×メールアドレスを入力してください。次に,LANDSATの画像データヘの適用例を取り上げる.ここで提案した分類方式のコンポーネント分布を多変量t分布として分類を行う.これを正規混合分布モデルとの比較検討することにより,t混合分布モデルの有効性を示す.次に,各画素上の多変量特性データの事後確率,確率密度などの情報を用いて,分類結果を効果的に色彩画像化するための配色アルゴリズムを提案する.これら一連の手続きの特徴として,(1)推定したコンポーネント分布の重なりあう様相が色彩画像として視覚化される,(2)コンポーネント分布やそれらの間の構造が画像上で色彩イメージとして視覚化され,分類結果の画像の解釈が容易になる,(3)扱う画像データの画素数が比較的大きく(数十万~数百万程度),教師デー夕(トレーニング・データ)となる地上の詳細な情報が入手困難な場合などに有効である,などが挙げることができる。