GAによる教師データの統計量の算出
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概要
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リモートセンシング画像データの利用でもっとも基本的、かつ広い用途を持つものに土地被覆分類図がある。これは、与えられた画像データを植生、水域、人工構造物などの類似データでまとめて一定の記号や色調で表現するものである。従来の統計的処理である教師付き分類では、画像データの中から各クラスの特徴を示すトレーニングデータを抽出し、その平均値、標準偏差、共分散行列などを用いてパターンの分類を行っている。このトレーニングデータの性状は正規分布と仮定しているが、これに反するときには平均値と極大値に差を生じる可能性が高い。ここで、極大値とは各クラスの頻度分布においてもっとも頻度の大きいデータ値のことである。そこで、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms)を用い、トレーニングデータの極大値を求め、平均値と極大値の比較を行い、それぞれの値を用いてクラスタリングを行った。
- 1996-03-06
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