画像解析に関する研究 : リモートセンシングにおける分類アルゴリズム
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著者
書誌事項
- タイトル
-
画像解析に関する研究 : リモートセンシングにおける分類アルゴリズム
- 著者名
-
洪, 善杓
- 著者別名
-
ホン, サンピョウ
- 学位授与大学
-
東海大学
- 取得学位
-
博士 (工学)
- 学位授与番号
-
甲第186号
- 学位授与年月日
-
1993-03-25
注記・抄録
博士論文
目次
- 目次 / p1 (0003.jp2)
- 第1章 序論 / p1 (0008.jp2)
- 1.1 はじめに / p3 (0009.jp2)
- 1.2 リモートセンシングの概念 / p5 (0010.jp2)
- 1.3 リモートセンシングデータの収集 / p8 (0012.jp2)
- 1.4 リモートセンシングデータの画像処理 / p21 (0018.jp2)
- 1.5 本研究の目的 / p33 (0024.jp2)
- 1.6 本研究の概要 / p34 (0025.jp2)
- 参考文献 / p37 (0026.jp2)
- 第2章 分類精度の検証方法 / p39 (0027.jp2)
- 2.1 分類精度評価の必要性 / p41 (0028.jp2)
- 2.2 精度評価用に用いたテストサイト / p42 (0029.jp2)
- 2.3 対象地域と画像データ / p48 (0032.jp2)
- 2.4 分類精度の表現方法 / p51 (0033.jp2)
- 2.5 本章のまとめ / p53 (0034.jp2)
- 参考文献 / p54 (0035.jp2)
- 第3章 教師無し学習の実用化に関する研究 / p55 (0035.jp2)
- 3.1 背景および目的 / p57 (0036.jp2)
- 3.2 最適動作パラメータを求める研究 / p59 (0037.jp2)
- 3.3 分類クラスとカテゴリーの対応付けの自動化に関する研究 / p77 (0046.jp2)
- 3.4 本章の結論 / p102 (0059.jp2)
- 参考文献 / p103 (0059.jp2)
- 第4章 複数画像の自動分類法に関する研究 / p105 (0060.jp2)
- 4.1 背景 / p107 (0061.jp2)
- 4.2 複数画像の自動分類法 / p108 (0062.jp2)
- 4.3 自動分類法のNOAA GVIデータへの適用 / p123 (0069.jp2)
- 4.4 本章の結論 / p130 (0073.jp2)
- 参考文献 / p131 (0073.jp2)
- 第5章 多時期データ情報の統合に関する研究 / p135 (0075.jp2)
- 5.1 背景および目的 / p137 (0076.jp2)
- 5.2 提案する多時期データの分類手法 / p138 (0077.jp2)
- 5.3 実験 / p144 (0080.jp2)
- 5.4 まとめ / p154 (0085.jp2)
- 5.5 結論 / p156 (0086.jp2)
- 参考文献 / p158 (0087.jp2)
- 第6章 空間的情報を用いた分類 / p161 (0088.jp2)
- 6.1 背景 / p163 (0089.jp2)
- 6.2 従来の空間的情報を用いた分類手法 / p164 (0090.jp2)
- 6.3 ニューラルネットワークを用いた分類手法 / p167 (0091.jp2)
- 6.4 実験 / p170 (0093.jp2)
- 6.5 評価 / p176 (0096.jp2)
- 6.6 まとめ / p177 (0096.jp2)
- 6.7 結論 / p178 (0097.jp2)
- 参考文献 / p179 (0097.jp2)
- 第7章 結論 / p181 (0098.jp2)
- 7.1 研究結果のまとめ / p183 (0099.jp2)
- 7.2 今後の研究課題 / p186 (0101.jp2)
- 謝辞 / p187 (0101.jp2)