FAQ
教師付き分類のサンプル フィーチャの形状について（FEATURE ANALYST）
ナレッジ番号：3379 | 登録日：2023/05/29 | 更新日：2024/11/21
概要
Feature Analyst で教師付き分類を行うために必要なサンプル フィーチャについて、フィーチャの形状が抽出結果にどのくらい影響があるのか、建物や道路、植物に対して適当に作成したサンプルと形状に合わせて作成したサンプルを使って分類した結果を比較します。教師付き分類を行う際にご参考ください。詳細
比較条件：
サンプルはポリゴン フィーチャとし、その形状が適当なものと形状に合わせたもの、2 パターンを同じ場所に作成。
パラメーターは、2 パターンとも抽出対象に合わせて選択した Feature Selector によるデフォルト値を利用。
画像は、航空写真を利用。(http://matsu.gina.alaska.edu/)例1：建物（Feature Selector：Building Feature）
結果：
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建物形状に近い四角形のサンプル（ピンク色）は、適当でも形状に添った形で抽出できていた
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多角形の場合（赤色）は、いびつな形状で抽出された
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形状に合わせて作成したサンプルが一番形状に添った形で抽出できており有効的
例2：道路（Feature Selector：Narrow Linear Feature (<10ｍ)）
結果：
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適当と形状に合わせたサンプルのどちらも同様の結果であった
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形状に合わせたサンプル（ピンク色）の方が適当なサンプル（赤色）よりも道路の幅が大きく抽出され、建物などの誤抽出も多くなった
- これは道路として指定したサンプルに樹木が含まれているまたは、樹木や建物と同様の色が含まれていることが影響している可能性ある
- 道路や河川の場合は、サンプルの形状が適当であっても [Feature Selector] パラメーターで [Linear Feature] を選択することで、線形状の結果は得られる
- 誤抽出を減らすには画像の色の違いやコントラストなど画像上ではっきりと分かりやすい方が有効的
例3：単木（Feature Selector：Natural Feature）
結果：
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適当と形状に合わせたサンプルのどちらも同様の結果であった
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形状に合わせたサンプル（オレンジ色）の方が適当なサンプル（黄色）よりも大きな範囲で抽出された
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デフォルトのパラメーター（Bull’s Eye３）から Bull’s Eye4 にすると樹木の形状により合った結果になった
- 樹木や低潅木には、パラメーター Bull’s Eye３ だけでなく Bull’s Eye4 も推奨している
- 樹木の形状に合わせて Representation の値を調整することが有効的
例4：森林（Feature Selector：Land Cover Feature）
※森林の場合、形状に合わせるのは難しいため、森林と分かる境界から数メートルの範囲をサンプルとして作成した。結果：
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境界線に合わせたサンプルにすることで森林領域が多く抽出できた
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森林や土地被覆として抽出する場合、対象エリアの境界に沿ったサンプルを作成することが有効的
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メタデータ
機能
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