高解像度衛星画像シーン分類のためのSVM、K-NN、決定木の比較分析

本論文では、高解像度衛星画像シーン分類のための3つの機械学習分類器：サポートベクターマシン（SVM）、決定木（DT）、およびK最近傍（K-NN）の性能を評価し比較します。本研究は、適切な分類器の選択に関する洞察を提供し、分類器パラメータの適切な設定の重要性を強調することを目的としています。これらの問題をUC-Merced高解像度衛星画像データセットにシーン分類を適用することを通じて示します。画像特徴はSURF記述子とBOVWモデルを通じて取得されます。