Investigating Spatial Error Structures in Continuous Raster Data
[紹介論文] Tsutsumida N., Rodríguez-Veiga P., Harris P., Balzter H., Comber A. (2019) Investigating Spatial Error Structures in Continuous Raster Data, accepted, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 74, pp.259-268.
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。また、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。
