SOMとLVQを用いたアスタデータに対するリモートセンシングデータ解析

抄録

リモートセンシング技術の応用例の一つに、土地利用形態の分類がある。その分類手法として、SOMとLVQの二つの学習ステージを用いる。まず、第一ステージでは、分類対象画像の特徴をSOMにより抽出する。次に、第二ステージでは、分割数n個の場合、SOMの発火回数が上位n個のニューロンの結合荷重ベクトルをLVQの結合荷重ベクトルの初期値とし、学習を行う。以上二つの学習ステージによって、分類精度の向上を行う。