ファジィ最小二乗法に基づくカテゴリー分光特性の同定と面積の推定 Identification of Band Reflectance for Each Category and Land-cover Classification of Remotely Sensed Data Using Fuzzy Least Square Method
奥谷　巖	Iwao Okutani	信州大学工学部社会開発工学科	〒３８０　長野市若里５００
呉　豪翔	Haoxiang Wu	信州大学工学部社会開発工学科	〒３８０　長野市若里５００
【抄録】 本論文では，リモートセンシングデータを用いた土地被覆分類手法として，ファジィ最小二乗法を用いたカテゴリー分解原理に従う新しい土地被覆カテゴリーの分光特性同定法と面積推定法を提案した。本方法は，複数のカテゴリーが混在する地区のデータから分光特性の同定と面積割合の推定を行い得るしくみを有しており，従って土地被覆分類項目数が多い場合でも適用できるという特色を有しているが，そのことが現実のデータ解析を通じて実証された。さらに，既存の最尤法，判別分析法及び２次計画法を用いた代表的な３手法との比較において，土地被覆分類精度の向上を図り得ることがわかった。
<Abstract> This paper deals with application of a newly established fuzzy least square method to the land-cover classification of remotely sensed data based on the category decomposition principle. The proposed method has a considerable advantage of extracting the reflectance of spectral bands for each category from mixel data and thus avoiding difficulties in electing training sets for each land-cover class when the class number gets large, which exist in conventional supervised classification. From the test results it was verified that the proposed method can classify land-cover in minute classes and make it possible to carry out some special land-cover classification. Compared to three representative classification techniques of existing methods, maximum likelihood method, linear discriminant function method and quadratic programming method, the results showed that classification accuracy is obviously improved and the proposed method can be certainly regarded as a practical tool for land-cover classification of remotely sensed data.
【キーワード】 ファジィ最小二乗法，土地被覆分類，リモートセンシングデータ，分光特性，カテゴリー
<Keywords> fuzzy least square method, land-cover classification, remotely sensed data, reflectance of spectral band, category