衛星リモートセンシング画像によるサンゴ健全度評価に関する研究
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本報告では, IKONOS衛星リモートセンシング画像を用いたニューラルネットによるサンゴの健全度評価手法について検討する.すなわち, 池間らによる水深補正アルゴリズムをニューラルネットに学習させることで任意の地点における衛星画像から底質指標を算出し, サンゴ礁の健全度を評価する手法について検討する.その際, 衛星画像としては最高解像度が82cmという高い解像度を持つIKONOS衛星画像を利用する.また, 学習に用いることのできる水深補正に関する実測値が限られているため, 著者らの提案した, 限られた訓練データから構造学習が可能な学習アルゴリズムを適用することで汎化能力向上を目指す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-17