形式的およびアルゴリズム的に効率的なLULC変化モデル構築環境【JST・京大機械翻訳】

Mazy Francois-Remi; Longaretti Pierre-Yves

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209395559169 整理番号：22P0323299

形式的およびアルゴリズム的に効率的なLULC変化モデル構築環境【JST・京大機械翻訳】

A Formally and Algorithmically Efficient LULC change Model-Building Environment

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発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

空間的に明示的な土地利用と土地被覆(LULC)変化モデルの使用は,環境科学と公共意思決定に関心がある。しかし,これらのモデルは有意なバイアスと短所に悩まされ,その源は数学的,概念的あるいはアルゴリズム的である。キャリブレーション推定モジュールと割当てモジュールを区別するモデリング環境を定式化した。カーネル密度推定に基づく正確な較正推定法を提案し,不偏割当てアルゴリズムを詳細に提案した。さらに,LULC変化モデルの評価の方法を提示し,様々なフロント(精度,バイアス,計算効率)についてそれらを比較できるようにした。実際の土地利用地図に基づく事例研究と既知の(強制)遷移確率を用いた。提案する方法の推定誤差が,最良の既存ソフトウェアよりも大幅に改善されると思われる。さらに,これらの方法はユーザによる非常に少数のパラメータの仕様を必要とし,数値的に効率的である。本論文では,著者らのLULC変化モデリングフレームワークの概要を示した。その様々な形式的およびアルゴリズム的構成要素は,論文で詳述する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

土地利用一般,地域制 , リモートセンシング一般

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