ランドサットデータによる広葉樹林帯と針葉樹林帯の教師なし分類手法

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概要

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最終的に分類されるクラス数は既知として, 衛星多重分光画像を対象とした教師なし分類法を提案する. 提案法では初期分類画像はベクトル量子化の原理により推定し, その後マルコフ確率場を画像モデルとして用い, 分光情報に加え空間情報も利用した繰り返し分類により分類精度を上げている. 提案する画像モデルは二重構造になっており, 観測画像はガウス-マルコフ確率場でモデル化し, 分類画像をペア相互作用マルコフ確率場でモデル化している. さらにモデルに含まれるパラメータは観測データより推定しているため, 適応的な分類が可能である. 提案手法をランドサット画像データの分類に適応し, 広葉樹林帯と針葉樹林帯の識別に有効なことを確認した.
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-01-23

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