- Tytuł:
-
A visual mining based framework for classification accuracy estimation
Podstawy wizualnej eksploracji do szacowania dokładności klasyfikacji - Autorzy:
- Arun, P. V.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/145456.pdf
- Data publikacji:
- 2013
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
- Tematy:
-
teledetekcja
klasyfikacja obrazu
wizualizacja
data mining
remote sensing
decision tree
image classification
visualization
Weka
Prefuse - Opis:
-
Classification techniques have been widely used in different remote sensing applications and correct classification of mixed pixels is a tedious task. Traditional approaches adopt various statistical parameters, however does not facilitate effective visualisation. Data mining tools are proving very helpful in the classification process. We propose a visual mining based frame work for accuracy assessment of classification techniques using open source tools such as WEKA and PREFUSE. These tools in integration can provide an efficient approach for getting information about improvements in the classification accuracy and helps in refining training data set. We have illustrated framework for investigating the effects of various resampling methods on classification accuracy and found that bilinear (BL) is best suited for preserving radiometric characteristics. We have also investigated the optimal number of folds required for effective analysis of LISS-IV images.
echniki klasyfikacji są szeroko wykorzystywane w różnych aplikacjach teledetekcyjnych, w których poprawna klasyfikacja pikseli stanowi poważne wyzwanie. Podejście tradycyjne wykorzystujące różnego rodzaju parametry statystyczne nie zapewnia efektywnej wizualizacji. Wielce obiecujące wydaje się zastosowanie do klasyfikacji narzędzi do eksploracji danych. W artykule zaproponowano podejście bazujące na wizualnej analizie eksploracyjnej, wykorzystujące takie narzędzia typu open source jak WEKA i PREFUSE. Wymienione narzędzia ułatwiają korektę pół treningowych i efektywnie wspomagają poprawę dokładności klasyfikacji. Działanie metody sprawdzono wykorzystując wpływ różnych metod resampling na zachowanie dokładności radiometrycznej i uzyskując najlepsze wyniki dla metody bilinearnej (BL). - Źródło:
-
Geodesy and Cartography; 2013, 62, 2; 113-121
2080-6736
2300-2581 - Pojawia się w:
- Geodesy and Cartography
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł