リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

インドにおける国家土地記録近代化プログラムのための OBIA と機械学習を使用した地籍境界抽出と画像分類

タクール V、ドージャ MN、アハマド T、ラワット R

本研究は、機械学習アルゴリズムを使用した地籍境界の抽出と画像分類の動的アプローチに基づいています。この取り組みは、国内の地図デジタル化プロセスを容易にすることに重点を置いています。大規模平均シフトセグメンテーションアルゴリズムを使用して、地形（丘陵と平野）に基づいて研究対象となった2つの異なるタイプの研究地域から地籍境界を描写しました。セグメンテーションの品質は、AssesSegソフトウェアによって測定されました。分類器（ランダムフォレストとサポートベクターマシン）を使用するモデルがトレーニングされ、複数の画像でその効率がテストされました。モデルの動作は、地形に基づいて観察されました。エラーマトリックスは、参照データに基づいて生成されました。これらのモデルを、画像分析による古い地図の更新のデモンストレーターとしてテストし、そのパフォーマンスに基づいて、国内の土地記録データの更新に使用できる可能性を検討しました。この研究は、衛星画像を使用して地理的特徴を抽出および分類するための教師あり機械学習法を適応させる可能性を示しています。