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非線形分離に基づくリモートセンシングデータの時系列変化・データ置換画素の補正

基于非线性分离的遥感数据时间序列变化校正及数据替换像素

基本信息

批准号：
06750575
负责人：
辻子裕二
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Fukui National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

ニューラルネットワークは線形分離が困難なデータのクラス分類に対して有効であることが認識されているが、クラス分類の対象となる画素の中で各クラスに対応する画素の分布密度に大きな差があるときには特徴空間でのクラス分布の重なりの影響が大きくなる。このような場合には、単一のニューラルネットワークの分類では、十分なユニットを用意し十分な学習を与えなければ、ほぼ等しい特徴ベクトルを有する画素群を正確に区別することは困難となる。逆に、十分なユニット数の確保およに学習を許せば、未知画素の特徴ベクトルに対する汎用性(汎化能力)が劣る原因となる。こういった背景から、各クラスの抽出に適したニューラルネットワークを並列して分類判定を行い、これらを統合することで精度の向上と統計的な安定性を確保できる多段のニューラルネットワークを考案し、各クラスの画素の分布密度に大きな差がある衛星画像のクラス分類精度の向上を図る方法について検討し、単一のニューラルネットワークに対してより有効であることを確認した。さらに、多段ニューラルネットワークを領域や時系列変化に対応するモデルに拡張し解析をすすめ、1地点・1時刻の多段ニューラルネットワーク解析に対して、多地点・多時刻環境の特徴を抽出する多段ニューラルネットワークの有用性を確認した。さらに、上記解析を従来より用いられている最尤法やファジ-推論による解析と比較・検討し、提唱する解析法の有用性を確認した。

The distribution density of pixels in each class has a large difference and a large influence on the distribution of pixels in the feature space. In this case, it is difficult to distinguish between pixel groups correctly because of the characteristics of the pixel groups. The reason why the universality (generalization ability) of inverse, ten-point, and unknown pixel characteristics is poor is that the number of guaranteed pixels can be learned. For example, in the background, the extraction of each class is suitable for the classification of satellite images. In the classification of satellite images, the accuracy of the classification of satellite images is improved. In the classification of satellite images, the accuracy of the classification of satellite images is improved. In the classification of satellite images, the accuracy of the classification of satellite images is improved. The answer is yes. To confirm the usefulness of multi-segment analysis for extracting characteristics of multi-location and multi-time environment. To confirm the usefulness of the analytical method, the analytical method and the analytical method.