リモートセンシングマルチスペクトル画像のニューラルネットを利用した分類
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概要
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最近,特徴抽出・分類の技術に関してニューラルネットワークを用いた研究が盛んになってきた.中でもバックプロパゲーションは, トレーニングが容易なことから広く利用されようとしている.リモートセンシングマルチチャンネル画像の分類は,従来,多変量解析に基づいていた.この手法では各画素ごとにその統計的性質を見ているため,画像は過度に細分化される傾向にあり,土地利用状況等を見るときはクラスタの再統合が必要である.本稿ではウインドによって矩形小領域を切り出し,それに対しニューラルネットワークによる教育と分類を行う方式の検討を行った.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
-
田村 進一
大阪大学・医学部機能画像診断学
-
副井 裕
鳥取大学工学部
-
田村 進一
大阪大学
-
岩崎 正美
鳥取大学農学部
-
鳥井 清司
京都大学大学院
-
竹谷 尚
津山工業高等専門学校
-
鳥井 清司
京大農
-
岡崎 耕三
鳥取大学工学部
-
星 仰
筑波大学学術情報処理センター
-
光本 浩士
大阪大学基礎工学部
-
岡崎 耕三
鳥取大学 工学部
-
副井 裕
鳥取大学 工学部
-
鳥井 清司
京都大学(農)
-
竹谷 尚
鳥取大学
-
副井 裕
鳥取大学
-
岩崎 正美
鳥取大学
-
光本 浩士
大阪大学・基礎工
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