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J-GLOBAL ID：201602233956259424   整理番号：16A0794374

森林地域の積雪抽出の精度を向上させる方法の研究は-以Ma納斯河流域例であった。【JST・京大機械翻訳】

Methods Research to Improve the Extraction Accuracy of Snow under Forest Cover ---A Case Study of Manas River Basin

著者 (3件)： Zhao Jun (College of Geography and Environment Science,Northwest Normal University) ,  Chen Kaiyue (College of Geography and Environment Science,Northwest Normal University) ,  Shi Yinfang (College of Geography and Environment Science,Northwest Normal University)
資料名： Yaogan Jishu Yu Yingyong  (Yaogan Jishu Yu Yingyong)
巻： 30  号： 6  ページ： 1051-1058  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2738A  ISSN： 1004-0323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 森林被覆と積雪の抽出精度が低く,植生キャノピーのオクルージョンがため,キャノピー下の積雪が難しい抽出される。LANDSAT 8OLIデータ,マナス川流域の下流に対して大面積森林被覆の特徴があり,従来の積雪指数とNDVIデータの積雪指数の結合により対象の画像特徴法指向と積雪面積をそれぞれ抽出した。結果:1)従来のNDSIとS指数3積雪法が,森林被覆下の積雪を良く抽出することができない,抽出精度はそれぞれ85.23%と87.54%であった。これらの2つの方法は空間スケールが大きい植生被覆の面積が大きい領域にも適用できる,そしてに研究区域を選択するには適していない;2)NDVIデータを結合した後のNDSI、S3積雪指数モデルが森林被覆下の積雪面積を大幅に改善でき,抽出精度はそれぞれ91.47%と90.60%に達した。画像の空間分解能が高く,流域スケールは小さく,林分が多い被覆の場合において,この方法を採用することは積雪を抽出する;(3)は標高の上昇にともなって,地形陰影の影響が徐々に増大して,NDVIは積雪指数法支援抽出林被覆下で積雪面積は徐々に減少した。従って、テクスチャのスペクトルと空間情報とを結合するオブジェクト指向の画像の特徴の方法を採用することによって積雪を抽出する,ことを良く認識し,精度,地形の影響下での元雪像は89.75%に達する受け,実際の応用の要求を満たすことができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オクルージョン ,  正規化植生指数 ,  *流域 ,  空間分解能 ,  LANDSAT ,  被覆 ,  林分 ,  キャノピー ,  *積雪 ,  画像
準シソーラス用語： *雪 ,  空間情報 ,  テクスチャ ,  標高 ,  森林被覆 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Snow cover ,  NDSI ,  S3 ,  Object-oriented image feature extraction ,  NDVI ,  Forest

分類 (2件)： 雪氷学  (DC08000N) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 森林 ,  地域 ,  積雪 ,  研究 ,  MA ,  流域