本学大学院総合情報学研究科博士後期課程2年の平山英毅さんの研究成果が、英国のリモートセンシング分野の国際誌International Journal of Remote Sensing（IJRS） に受理され10月16日付けで公開されました。平山さんは、東日本大震災の被災地に通って研究を続け、衛星リモートセンシングデータを用いた土地被覆解析を進めています。今回の研究は、土地被覆解析と人工知能（AI）における研究課題の一つである機械学習手法に関連し、複数の機械学習手法により出力される個々の分類結果を組み合わせることで、より高い分類精度を保ちつつ、ノイズを低減させた結果が得られることを明らかにしました。IJRSは、SCIジャーナルに含まれ、リモートセンシング関係で最も評価の高い学術誌の一つです。
本研究は、2017年から（公財）日本生命財団の研究助成を受けて、総合情報学科の原慶太郎教授、富田瑞樹准教授らと進めている研究の一環として実施されました。
本研究は、2017年から（公財）日本生命財団の研究助成を受けて、総合情報学科の原慶太郎教授、富田瑞樹准教授らと進めている研究の一環として実施されました。
Hidetake Hirayama, Ram C. Sharma, Mizuki Tomita & Keitarou Hara, Evaluating multiple classifier system for the reduction of salt-and-pepper noise in the classification of very-high-resolution satellite images, International Journal of Remote Sensing, https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1528400