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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-11-27 14:00 ［ポスター講演］少数の教師データと多クラス問題のための再帰的アンサンブル土地被覆分類 ○大屋 優・金盛克俊・大和田勇人（東京理科大）  IBISML2015-77 |
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| 抄録 | （和） | 近年センサーが高分解能化することで，どこに森や町があるのかを調べる土地被覆分類においても多クラス問題で高精度になっている．一方で教師データの数も特徴表現の豊かさに合わせて大量に必要になっている．そのため，放置林といった教師データが古い，もしくは無いような場所に対して詳細な土地利用判別図を作成するのが困難であった．本研究では異なる時刻の衛星データを用いたアンサンブル学習によって少ない特徴と教師データからでも多クラス問題に臨める手法を提案した．その結果，四季のデータを活用したことで1クラス1点と僅かな教師データからでも12クラスの詳細な分類を行うことができた． |
| （英） | Many global and environmental applications require land use and land cover information. A land cover classification is one of the remote sensing image analysis and constructs a land use map. However, Supervised learning requires a lot of training data because there are a lot of features within hyper-spectrum data. Therefore, it is difficult for unknown and uncontrolled forest to classify a wide variety of land cover. This study proposed new land cover classification which generates self-training data to predict whether classification results are correct. As a result, despite few training and feature, this study showed as high accuracy and many class as the others supervised learning. | |
| キーワード | （和） | 土地被覆分類 / アンサンブル学習 / 半教師 / マルチスペクトルデータ / / / / |
| （英） | Land cover classification / Ensemble learning / Self-training / Multi-spectrum data / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 323, IBISML2015-77, pp. 183-188, 2015年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2015-77 | |
| 発行日 | 2015-11-19 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2015-77 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2015-11-25 - 2015-11-27 |
| 開催地（和） | つくば国際会議場 |
| 開催地（英） | Epochal Tsukuba |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2015) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2015-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 少数の教師データと多クラス問題のための再帰的アンサンブル土地被覆分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recursive Ensemble Land Cover Classification for Few Training Data and Many Class |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 土地被覆分類 / Land cover classification |
| キーワード(2)（和/英） | アンサンブル学習 / Ensemble learning |
| キーワード(3)（和/英） | 半教師 / Self-training |
| キーワード(4)（和/英） | マルチスペクトルデータ / Multi-spectrum data |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大屋 優 / Yu Oya / オオヤ ユウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金盛 克俊 / Katsutoshi Kanamori / カナモリ カツトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大和田 勇人 / Hayato Ohwada / オオワダ ハヤト |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-11-27 14:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2015-77 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.323 |
| ページ範囲 | pp.183-188 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-11-19 (IBISML) |
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