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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:施柏丞
研究生(外文):SHIH, PO-CHENG
論文名稱:以創新機器學習的影像分析 - 以辨識不同海岸垃圾為例
論文名稱(外文):The study of novel machine learning techniques in image classification on different categories of coastal waste
指導教授:萬絢萬絢引用關係
指導教授(外文):WAN, SHIUAN
口試委員:雷祖強鄭育欣
口試委員(外文):LEI, TSU-CHIANGZHENG, YU-XIN
口試日期:2022-07-12
學位類別:碩士
校院名稱:嶺東科技大學
系所名稱:資訊管理系碩士班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:101
中文關鍵詞:高光譜影像支持向量機隨機森林自動編碼器類神經網路
外文關鍵詞:Hyperspectral imagingSupport vector machineRandom ForestsAutoencoderArtificial Neural Network
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過去海岸篩檢仰賴以人進行實地探勘來決定海岸是否存有大量人為垃圾,這樣的方法既耗時又費力,若能透過遙測影像獲得圖像資料並以影像辨識技術進行機器學習協助垃圾判釋,即能節省大量時間以及人力資源。
本研究將透過一般譜影像對海岸周圍進行影像辨識,以區分海岸邊人為垃圾和非人為垃圾。研究設計的策略為導入多種紋理資訊以輔助分類成效,在分類器使用支持向量機(Support Vector Machine, SVM)、隨機森林(Random Forest)、類神經網路進行分類,然後產生誤差矩陣並繪製主題圖。
本研究主要研究地區為新北市瑞芳區台2線海岸邊,主要以綠地、岩石、漂流木、人為垃圾4種地貌作為辨識。本研究第一步為獲取海岸一般譜影像,將所產生訓練資料和測試資料藉由資料前處理進行整理,透過組合不同的紋理資訊以及分類器進行比較,最後產生出誤差矩陣以及繪製主題圖來比較兩種分類器辨識準確度。
自動編碼器(Auto-Encoder, AE)將資料進行前處理後輸入至各分類器進行分類辨識,並比較有無AE處理後的誤差矩陣以及主題圖。
關鍵字:高光譜影像 支持向量機、隨機森林、自動編碼器、類神經網路

In the past, coastal monitoring relied on people to conduct on-site exploration to determine whether there is a large amount of man-made garbage. This method is very time-consuming and labor-intensive. If image data can be obtained through remoted image data with machine learning with image classification technology, which can save a lot of time and human resources.
Accordingly, this study the image recognition around the coast will be carried out through general spectrum imagery to distinguish the waste on the coast. The strategy of the study is to import a variety of texture information to assist the classification effect, using Support Vector Machine (SVM), Random Forest (Random Forest) and neural-like network in the classifier. Then generate an error matrix and plot the thematic map.
The main research area of this study is the coast of Taiwan Line 2, Ruifang District, New Taipei City, which includes 9 landforms including seawater, roads, green spaces, cars, parking lots, rocks, wave-absorbing blocks, driftwood, and man-made garbage. The first step of this research is to obtain the general spectral image of the coast. The generated training data and test data are organized by data preprocessing, and then compared by combining different texture information and classifiers, and finally an error matrix is generated and a theme map is drawn.
Auto-encoder(AE) is used to examine to preprocessing progress of the input image data through those machine learning classifiers. The difference with/without AE is compared with error matrix and thematic.
Keywords: hyperspectral imaging , support vector machine , Random Forests , Autoencoder , Artificial Neural Network

摘 要 i
ABSTRACT ii
目 錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 1
第三節 論文架構 2
第二章 文獻探討 3
第一節 地理資訊系統 3
第二節 遙感探測 3
第三節 紋理資訊 5
第四節 多光譜與高光譜影像 7
第五節 支持向量機 8
第六節 隨機森林 9
第七節 類神經網路 10
第八節 自編碼 17
第三章 研究方法 18
第一節 研究設計 18
第二節 研究地區 19
第三節 研究工具 21
第四節 資料前處理 23
第五節 SVM訓練流程 24
第六節 決策樹訓練流程 27
第七節 誤差矩陣 31
第四章 結果與後續研究 35
第一節 樣本點說明 35
第二節、海岸影像辨識結果 36
第三節 主題圖分析 51
第五章 結論與建議 55
參考文獻 57
附錄一 研討會文章及證明 59
附錄二 不同紋理資訊辨識結果 65


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