リモートセンシング技術の進歩と広範な応用性

無人航空機（UAV）、通称ドローン（Drone）人気の高まりに伴い、空間的・時間的な分解能に限界のあった衛生リモートセンシングに進歩がもたらされた。

有人航空機システムと比較してドローンは、人の生命を危険にさらすことなく、アクセスできない場所、低空、およびその他の場所で使用できるため、さまざまなリモートセンシングアプリケーションに対して、低コストでより優れた空間的および時間的解像度を提供することができる。

空中画像からの道路抽出もドローンを活用できる課題の一つであり、交通管理、自動運転車、全地球測位システム（GPS）ベースのユーティリティ、都市マッピングおよびその他のさまざまなアプリケーションにとって不可欠となっている。

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シンガポールにある情報通信研究所のJ. Senthilnathら研究者は、ドローンキャプチャ画像からの道路抽出という課題に対し、アンサンブル分類子を使用した深層伝達学習を試みた。結果、71％という、次に最適な標準のディープラーニングよりも10％高い精度を得た。

従来より高精度な画像解析手法

J. Senthilnathらの研究のポイントは以下の通りだ。