[II-87] UAV画像のあいまい部分を区別した機械・深層学習による河川土地被覆分類手法の精度検討
キーワード：地被分類、UAV、機械学習、河川植生、河道地形
本研究では，UAVによる河川土地被覆分類手法において画像の持つあいまい性に着目し，それらを陽に区別した新しい土地被覆分類を定義してあいまい性の有無が機械学習に及ぼす影響を検討した．本研究で扱った学習アルゴリズムのうち，RFでは影やモザイク状部分の排除による学習効果の向上を確認できた．特に草本と裸地の判別性能の向上が著しい．一方，DNNではあいまい性の存在が木本の判別精度に寄与する可能性が示された．今後は，機械・深層学習アルゴリズムの特徴を十分に考慮した効率的・効果的な学習方法の検討が課題である．
講演概要PDFパスワード認証
講演概要PDFの閲覧にはパスワードが必要です。パスワードを入力して認証してください。