高精度土地被覆分類図作成システムの構築に関する研究

高精度土地覆盖分类制图系统构建研究

基本信息

  • 批准号:
    21J15348
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-28 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

当初の計画ではGRS(Grade-added Rough Sets)分類器の改良を行う予定であったが、研究を進める中でGRS分類器のベースとなっているGRS理論が不完全であるという知見が得られた。 従って、GRSの未分類や不自然な分類などの問題を克服するためにはまずはGRS理論を含めて説明可能な新しい理論を構築することが得策と結論付けた。そこで、新たにDNRS(Directional Neighborhood Rough Set)という理論を構築し、これによってGRS理論も説明可能であることを示した。さらに、この理論に基づきDNRS分類器のアルゴリズムの開発を行った。このアルゴリズムでは当初から目的としていた確実性の近似である下近似と可能性の近似である上近似の両方の概念を導入することができた。また、機械学習のベンチマークデータセットを用いてDNRS分類器がGRS分類器の問題を克服した上で精度が向上することを実証した。その後、DNRS分類器を衛星画像から作成する土地被覆分類にも適用し、既存の分類器とは異なる性質であることが確認された。DNRS分類器は理論的に構築されたものであるため、今後更なる発展が望める。また、教師データの自動生成については、既存の地図を複数のデータセットに分割しそれぞれ教師データとして学習させ、どのデータセットを使って学習させても土地被覆分類図の分類結果が一致するピクセルのみを信頼性の高い教師データとして採用する方法を提案した。ただし課題も残されている。本研究の最終的な目的は土地被覆分類のシステム化であったが、最初に記述した通り研究を進めるために新たな理論構築の必要性が生じ時間を要した。その影響でシステム化のための個々のステップは構築できたものの、それらを組み合わせて一連の流れとして処理するには至らなかったため引き続き実施する予定である。
The original plan was GRS (Grade-added Rough) Sets) classifier improvement and predetermination, research progress and GRS classification The GRS theory of the class device is incomplete and the knowledge is not complete. 従って、GRSのUnclassifiedやUnnaturalなClassifiedなどのISSUEをOVERCOMINGするためにはまずはThe GRS theory contains the explanation of the possibility, the new theory, the construction of the theory, and the conclusion and conclusion.そこで、新たにDNRS(Directional Neighborhood Rough Set)という TheoryをConstructionし、これによってGRS TheoryもExplanation Possibleであることをshowした.さらに、このTheoryにbaseづきDNRSClassifierのアルゴリズムの开発を行った. It's close to the original purpose The concept of similarity and possibility is introduced into the concept of approximation.また、Machine learning のベンチマークデータセットを uses いてDNRS classifier The problem of GRS classifier is overcome and the accuracy is improved and the accuracy is proved. After that, the DNRS classifier and satellite image were created and the land cover classification was applied. The existing classifier was different and the properties were confirmed. The theoretical construction of the DNRS classifier is planned, and we hope to develop it in the future.また, teacher データの automatically generated については, existing の地図をplural のデータセットに Division しそれぞれ Teacher データとしてStudy させ、どのデータセットを Make the study させてもLand cover classification図のClassification resultsが unanimousするピクセルのみを信頼性の高い教師データとして採用する方法を提案した。 The subject is the same as the remaining one. The final purpose of this study is the land cover classification and the initial description.した通りResearch を advance めるために新たなThe necessity of constructing a new theory が生じ时を要した.その Impact でシステム化 のための一のステップはconstruct できたものの、それらを组み合わせて一连流の流れとしてprocessingするには to らなかったためinducing き続き実Shiする为定である.

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Global Land Cover Assessment Using Spatial Uniformity Validation Dataset
  • DOI:
    10.3390/rs13152950
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Ishii;K. Iwao;T. Kinoshita
  • 通讯作者:
    Y. Ishii;K. Iwao;T. Kinoshita
耕作放棄地抽出精度に与える分類器の影響
分类器对废弃耕地提取精度的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    石井順恵;石倉未悠;小林慶彦;木下嗣基
  • 通讯作者:
    木下嗣基
A New Rough Set Classifier for Numerical Data Based on Reflexive and Antisymmetric Relations
基于自反和反对称关系的新型数值数据粗糙集分类器
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

石井 順恵其他文献

石井 順恵的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

Developing a land cover classification system for users
为用户开发土地覆盖分类系统
  • 批准号:
    20K20005
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Recovery of Missing Data Modalities for Land Use and Land Cover Classification
土地利用和土地覆盖分类缺失数据模式的恢复
  • 批准号:
    554117-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
Detailed urban land cover classification using hyperspectral and high spatial resolution
使用高光谱和高空间分辨率进行详细的城市土地覆盖分类
  • 批准号:
    400819-2010
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Doctoral Dissertation Research: A Genetic Bayesian Approach for Texture-Aided Urban Land-Use/Land-Cover Classification
博士论文研究:纹理辅助城市土地利用/土地覆盖分类的遗传贝叶斯方法
  • 批准号:
    0726512
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ファジィクラスタリングを用いたリモートセンシングデータ土地被覆分類精度向上の試み
尝试利用模糊聚类提高遥感数据土地覆盖分类的准确性
  • 批准号:
    12920033
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (B)
Improvement of Land Cover Classification Accuracy by using High Resolution Multi Sensor Fused Image.
使用高分辨率多传感器融合图像提高土地覆盖分类精度。
  • 批准号:
    09680513
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
衛星リモートセンシングによる土地被覆分類の解析精度向上に関する研究
提高卫星遥感土地覆盖分类分析精度的研究
  • 批准号:
    63760183
  • 财政年份:
    1988
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了