マップへの画像

フィジーのオノイラウにあるヌクニの村を衛星放送します。 Ono-i-Lauは、ラウ諸島のフィジー諸島のバリアリーフシステム内にある島々のグループです。 写真©PlanetLabs Inc.

リモートセンシング画像は数値を含むピクセルのグリッドですが、マップはX座標とY座標を使用して、マップの特徴に対応するポイント、ライン、およびエリア(ポリゴン)の位置を定義します。 衛星画像を高精度の地図に変換することは、専門家とフィールドワークを必要とするプロセスです。

衛星画像から底生生物のクラスのあるサンゴ礁の地図まで

衛星画像(左)から底生生物群のあるサンゴ礁の地図(右)まで。 この写真と地図は、グレート バリア リーフの南端にあるサンゴ礁であるオーストラリアのヘロン島を示しています。 画像©アレンコーラルアトラス

画像分類

画像から地図を作成するために、分類手法が適用されます。 最も一般的なアプローチのXNUMXつは、オブジェクトベースの画像分析です。これは、最近の強力な画像分類手法です。

オブジェクトベースの分類

オブジェクトベースの分析中の画像のセグメンテーションと分類。 画像©GISGeography

オブジェクトベースの画像分析では、最初に画像をオブジェクトに分割します。 セグメンテーションは、ピクセルのスペクトルシグネチャ、オブジェクトの形状とサイズ、またはオブジェクト内のピクセルのテクスチャに基づいています。 画像がセグメント化されると、ユーザーは各土地被覆クラスをいくつかのサンプルオブジェクトと照合します。 次に、画像が分類されます。

分類スキーム

分類スキームは、画像上のオブジェクトにクラスを割り当てるために使用されます。 サンゴ礁の場合、その地域に関する事前の知識があると、マッピングされる可能性のあるクラスを特定するのに役立ちます。 これらのクラスは、フィールド調査を設定し、トレーニングデータ収集の代表的な領域をターゲットにするために使用される分類スキームを形成するために使用されます。

以下は、地形および底生の分類を含み、地球規模で使用するのに十分一般的な、Allen CoralAtlasのマップに使用される階層分類の例です。

aca分類

環礁のアレンコーラルアトラス分類スキームの例。 出典:ケネディ他2020

現地調査

現地調査

現地調査を終えたシュノーケラー。 写真©エマ・ケネディ、クイーンズランド大学

フィールドデータは、高品質のマップを作成するための重要なコンポーネントです。 フィールド データは、画像とマップされたフィーチャ間のリンクを構築します。

現地調査の目的:

  • マップする生息地クラスを特定し、分類スキームを作成します
  • トレーニングデータを収集するために、各生息地クラスの代表的なエリアを見つけます
  • 水の透明度や深度など、画像のキャリブレーションに必要なデータを生成します
  • 十分な層化ランダムポイントを収集して、分類の精度を評価します(予測クラスと観測クラス)

スキューバやシュノーケルの調査以外にも、分類検証のためにフィールドデータを収集するために使用できるさまざまな方法があります。 データは、空中および地上のドローン、遠隔操作無人機(ROV)などの水中機器、ガラス底のビューアーを使用したボートからのスポットチェック、または地域の知識を使用して収集できます。

ダイバースペクトルシグネチャ

個々の底部タイプのスペクトル反射率シグネチャを収集するダイバー。 写真©クイーンズランド大学コバックス

トレーニングデータ

トレーニングデータは、画像分類のために収集されたあらゆるタイプの地理参照フィールドデータです。 これらは、分類スキームの各クラスの代表的な「地上参照」サンプルです。 これらは、分類アルゴリズムを「トレーニング」して、各クラスの固有のスペクトル反射率パターンを認識するために使用されます。 これらは、スキューバやシュノーケルの調査、空中および地上のドローン、遠隔操作無人探査機(ROV)、ボート、さらには地元の知識など、いくつかの方法で収集できます。

精度評価

精度評価は、分類プロジェクトの重要な部分であり、マップ製品の精度の尺度を提供します。 独立した「地上参照」データを使用して、フィールドで予測された(マップされた)クラスと観測されたクラスの比較に基づいて、統計ベースの精度スコアを計算します。 言い換えれば、分類されたピクセルまたは分類されたオブジェクトは、現実、またはその場所に実際に存在するものと比較されます。 独立したフィールドデータ収集は時間と費用がかかる可能性がありますが、これらのデータは、高解像度の画像、既存の機密画像、または地元の専門家の解釈から導き出すこともできます。

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