多重分類器システムを応用したごま塩状の誤分類を低減させる分類手法の検討

摘要

景観構造（生態系に係る地表物の空間分布）を正 確に把握することは，生態系の保全にとって重要で ある.近年，高分解能衛星データを解析することで 景観構造をより詳細に把握することが可能となって きた.しかし，高分解能衛星データに由来する地表 面の情報は複雑なため，土地被覆分類をピクセル単 位で処理すると，周囲に広がる被覆とは異なる微細 な被覆が誤分類クラス（孤立ピクセル）としてごま塩状に発生する.この問題は一般にごま塩効果(saltand-pepper effect)と呼ばれ,景観構造の空間的な分布パターンを解析する上で課題となっている. 孤立ピクセルを除去するために，衛星データや分類 結果に対しフィルタリング処理を行うことや，衛星 データをセグメント単位で処理することで孤立ピク セルの発生を低減させた土地被覆図を作成させるこ とを目的にした手法の研究が進められている.し かし，孤立ピクセルを単純に除去することは，正常 な分類だとしても誤分類と一緒に除去されるため， 重要な情報の損失につながる可能性がある.一 方，分類精度の向上に向けた研究としては，複数の 人工知能を用いた手法により分類した結果を組み合 わせることで，分類精度を向上させた最終結果を得 る多重分類器システム(MCSs ： Multiple classifier systems)と呼ばれる手法が提案されており，近年 では，機械学習の応用技術として衛星データの解析 でも利用され始めている.