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J-GLOBAL ID：202002216084065250   整理番号：20A2038226

M3GPにより進化した超特徴を用いたリモートセンシングにおけるBurntAreasの検出の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Detection of Burnt Areas in Remote Sensing using Hyper-features Evolved by M3GP

著者 (2件)： Batista Joao E. (LASIGE, Faculdade de Cie^ncias, Universidade de Lisboa,Portugal) ,  Silva Sara (LASIGE, Faculdade de Cie^ncias, Universidade de Lisboa,Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CEC  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衛星画像で作業するときに見られる1つの問題は,画像と種々の画像にわたる放射測定変動である。燃焼領域の分類のためのリモートセンシングモデルの改善に,2つの目的を設定した。第1は,特徴空間とモデルの予測能力の間の関係を理解することであり,異なるデータセットにおける訓練と試験における学習と一般化の違いを説明することを可能にした。著者らは,1つ以上の画像から構築されたデータセットの訓練が,より良く一般化するモデルを提供することを見出した。これらの結果を特徴空間上の値の分散を可視化することにより説明した。第2の目的は,様々な試験セットで異なる分類器の性能を改善する超特徴を展開することである。ハイパー特徴が有益であり,ハイパー特徴が異なる方法に対して最適化されるとしても,XGBoostによる最良モデルを得る。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  可視化 ,  *リモートセンシング ,  衛星利用画像 ,  燃焼帯 ,  放射測定
準シソーラス用語： 特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 進化 ,  リモートセンシング