SVMによる階層的植生分類法に用いる学習データ生成に関する検討

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筆者らはこれまでに、秋田県を流域とする雄物川の河川堤防に設置された河川管理用カメラで撮影された堤防画像を用いて、植生を分類する手法について検討を加えてきた。具体的には、色情報とテクスチャ情報に着目し、サポートベクトルマシン(SVM)を用いて階層的な植生の分類を行う手法を提案した。一方、実用化を想定した場合、新規データ(未学習データ)や新規地点のデータと言った未知のデータを扱うことが求められるため、提案手法の汎用性を検証する必要性がある。そこで本稿では、平成26年度から28年度に撮影されたデータを対象とし、未知のデータを高精度に分類可能な学習データの生成に関する検討を加える。

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