画像の分類とはどういう意味ですか？
質問者：Anicia Timashov |最終更新日：2020年3月13日
カテゴリ：科学地理学
画像分類とは、マルチバンドラスター画像から情報クラスを抽出するタスクを指します。分類中のアナリストとコンピューター間の相互作用に応じて、教師ありと教師なしの2種類の分類があります。
同様に、画像分類の目的は何ですか？画像分類の目的は、固有のグレーレベル（又は色）として、同定および描写するオブジェクト又はこれらの機能は実際に地面に表す土地被覆の種類の点で画像に発生する機能。
第二に、オブジェクトベースの分類とは何ですか？オブジェクトベースの分類。オブジェクトベースまたはオブジェクト指向の分類には、周囲のピクセルとの空間的関係に基づくピクセルの分類が含まれます。オブジェクトベースの分類方法は、従来のピクセルベースの分類手法と比較して比較的最近開発されました。
さらに、リモートセンシングにおける画像分類とは何ですか？
広義には、画像分類は、ラベルまたは土地被覆テーマ（Lillesand、キーファー1994）の所定のセットを取得するために画像又は生リモートセンシング衛星データ内の全ての画素を分類するプロセスとして定義されます。
平行六面体分類とは何ですか？
平行六面体分類器は、マルチスペクトル画像に広く使用されている教師あり分類アルゴリズムの1つです。各スペクトル（クラス）シグネチャのしきい値は、トレーニングデータで定義されます。これは、クラス内の特定のピクセルかどうかを判断するためのものです。
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ピクセルベースの分類とは何ですか？
オブジェクトベースまたはオブジェクト指向の分類では、スペクトル情報と空間情報の両方を使用して分類します。ピクセルベースの分類は、各ピクセルのスペクトル情報のみに基づいていますが、オブジェクトベースの分類は、オブジェクトまたは画像オブジェクトと呼ばれる類似したピクセルのセットからの情報に基づいています。
画像処理における分類技術とは何ですか？
画像分類とは、を指します。いくつかの事前定義されたカテゴリの1つへの画像のラベル付け。分類には、イメージセンサー、画像前処理、オブジェクト検出、オブジェクトセグメンテーション、特徴抽出、オブジェクト分類が含まれます。多くの分類手法が使用されてきました。
ディープラーニングにおける画像分類とは何ですか？
画像分類は教師あり学習の問題です。一連のターゲットクラス（画像で識別するオブジェクト）を定義し、ラベル付きのサンプル写真を使用してそれらを認識するようにモデルをトレーニングします。初期のコンピュータビジョンモデルは、モデルへの入力として生のピクセルデータに依存していました。
なぜ教師あり分類を行うのですか？
リモートセンシングにおける教師あり分類
トレーニングサンプルは、各ピクセルが画像全体でどのクラスを継承するかを決定するため、重要です。教師あり分類を実行するときは、次の3つの手順を実行します。トレーニング領域を選択します。署名ファイルを生成します。 土地被覆分類とは何ですか？
多くの既存の分類や伝説では土地利用と混同されているため、土地被覆の定義は基本的です。これは次のように定義されます。土地被覆は、地表で観測された（生物）物理的被覆です。 「草地」はカバー用語ですが、「放牧地」または「テニスコート」は草カバーの使用を指します。と。
教師あり画像分類とは何ですか？
監視付き分類は、ユーザーが特定のクラスを表す画像内のサンプルピクセルを選択し、画像内の他のすべてのピクセルの分類の参照としてこれらのトレーニングサイトを使用するように画像処理ソフトウェアに指示できるという考えに基づいています。
CNN画像分類はなぜですか？
機械学習では、畳み込みニューラルネットワーク（ CNNまたはConvNet）は複雑なフィードフォワードニューラルネットワークです。 CNNは、精度が高いため、画像の分類と認識に使用されます。 55,000枚の画像があります—テストセットには10,000枚の画像があり、検証セットには5,000枚の画像があります。
リモートセンシングとタイプとは何ですか？
リモートセンシング技術には、アクティブリモートセンシングとパッシブリモートセンシングの2種類があります。アクティブセンサーは、オブジェクトや領域をスキャンするためにエネルギーを放出します。その後、センサーは、ターゲットから反射または後方散乱された放射線を検出して測定します。
衛星画像分類とは何ですか？
衛星画像の分類は、ピクセルを意味のあるクラスにグループ化するプロセスです[4]。これはマルチステップのワークフローです。衛星画像の分類は、衛星画像から情報を抽出することとも呼ばれます。
リモートセンシングのコンポーネントは何ですか？
リモートセンシングシステム（図1）には、次の4つの基本コンポーネントがあります。（1）ターゲット。 （2）エネルギー源。 （3）伝送経路。 （4）異なる場所で地球から反射された電磁放射（太陽光）の強度を記録する衛星センサー（Landsat、SPOT、またはSIR-Cレーダー）
最尤法の分類とは何ですか？
最尤法分類器は、リモートセンシングで最も一般的な分類方法のひとつであり、最尤法のピクセルが対応するクラスに分類されます。尤度Lkは、クラスkに属するピクセルの事後確率として定義されます。
リモートセンシングアプリケーションにおけるマルチスペクトル分類とは何ですか？
画像分類は、土地被覆クラスをピクセルに割り当てるプロセスです。たとえば、クラスには、水、都市、森林、農業、草地が含まれます。リモートセンシングにおける3つの主要な画像分類手法は次のとおりです。教師なし画像分類。
画像解釈キーとは何ですか？
画像解釈キー（歴史的に写真解釈キーと呼ばれていました）は、特徴の識別を支援するように設計されています。関心のある機能/クラスの外観は、オルソンの画像解釈の要素を使用して記述されます。
画像処理とはどういう意味ですか？
画像処理は、画像を強化したり、画像から有用な情報を抽出したりするために、画像に対していくつかの操作を実行する方法です。これは、入力が画像であり、出力が画像またはその画像に関連付けられた特性/特徴である可能性がある信号処理の一種です。
リモートセンシングの精度評価とは何ですか？
精度評価は、リモートセンシング分析によって作成されたマップを、異なる情報ソースに基づく参照マップと比較することによって実行されます。一方、サイト固有の精度は、特定の場所（つまり、2つのデジタル画像の個々のピクセル）での2つのマップの比較に基づいています。
教師ありおよび教師なし画像分類とは何ですか？
教師あり分類では、アナリストがクラスを識別し、それに応じて分類するようにコンピューターに指示します。教師なし分類は、アナリストの事前入力なしで、デジタル数またはスペクトル特性に基づいてクラスター/クラスを作成します。
オブジェクトベースの画像分析とは何ですか？
オブジェクトベースの画像分析（OBIA）では、スペクトルの類似性、または所有権、土壌、地質単位などの外部変数に基づいて、ピクセルが最初にオブジェクトにグループ化されます。