抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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樹木種の分類は,生態学的モニタリング,自然保存および観光のような多くの分野で重要な作業である。デジタルカメラの使用による分類は,プラント書籍でチェックしておらず,時間がかからないので,有用であろう。多くの努力が,手作業特徴または機械学習ベースの方法による画像による種分類のためになされてきた。これらの方法は高精度で分類に成功した。しかし,以前の研究は,葉と木の幹を同時に考慮するとき,樹木種を正確に推定することができるが,単一静止画像を使用した。したがって,樹木種を葉と木の幹画像の画像で分類した。本研究で分類された種の数は20であり,4000以上の画像が著者によって集められた。特徴を事前訓練ネットワークで抽出し,葉と木幹画像の抽出特徴を連結し,次に,特徴をサポートベクトルマシンに供給した。結果は,マルチ入力による分類精度が,葉または木幹画像だけのものより著しく高いことを示した。マルチ画像を考慮する方法は,リモートセンシングにおける他のタスクにおいて有用であろう。Copyright 2021 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】