SOMとLVQを用いたアスタデータに対するリモートセンシングデータ解析

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タイトル別名
  • Remote Sensing Data Analysis for ASTER Using SOM and LVQ

抄録

リモートセンシング技術の応用例の一つに、土地利用形態の分類がある。その分類手法として、SOMとLVQの二つの学習ステージを用いる。まず、第一ステージでは、分類対象画像の特徴をSOMにより抽出する。次に、第二ステージでは、分割数n個の場合、SOMの発火回数が上位n個のニューロンの結合荷重ベクトルをLVQの結合荷重ベクトルの初期値とし、学習を行う。以上二つの学習ステージによって、分類精度の向上を行う。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205621435008
  • NII論文ID
    130006981334
  • DOI
    10.11509/sci.sci07.0.122.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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