https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.09.020著者解説リモートセンシング土地被覆モニタリング地球観測地理学View数:566Like0お気に入りリモートセンシングデータなどにおいて観測・推定された連続値型ラスターデータの誤差は、対象空間上に分布した検証データをもちいて、誤差指標により評価します。従来の誤差指標は、すべての推定データと検証データの間で生まれる誤差の平均であり、検証データの空間分布を考慮してきませんでした。本研究では、検証データの空間分布と、誤差の特徴を地理的加重モデルといわれる手法により、誤差の空間分布を示しました。モンテカルロ法と呼ばれる、乱数が生み出す誤差分布からは発生しづらい誤差分布の傾向をもつエリアを抽出することで、誤差が顕著に存在するエリアを特定しました。このような手法は、様々な連続値型ラスターデータの検証に適用することができ、汎用性の高いものです。本論文のポストプリントはArxivで、コードはGithubで公開されています。ナビでは、どなたでも読んだ論文・発表した論文の解説記事を投稿することができます。―ハイデッガーを手掛かりに。