文献

J-GLOBAL ID：201702211382424120   整理番号：17A0078761

改良多変量テクスチャ情報モデルとGF-1画像に基づく秋小麦の面積抽出【JST・京大機械翻訳】

Area extraction of winter wheat at county scale based on modified multivariate texture and GF-1 satellite images

著者 (5件)： You Jiong (Agricultural Remote Sensing Monitoring Station, Chinese Academy of Agricultural Engineering) ,  Pei Zhiyuan (Agricultural Remote Sensing Monitoring Station, Chinese Academy of Agricultural Engineering) ,  Wang Fei (Agricultural Remote Sensing Monitoring Station, Chinese Academy of Agricultural Engineering) ,  Wu Quan (Agricultural Remote Sensing Monitoring Station, Chinese Academy of Agricultural Engineering) ,  Guo Lin (Agricultural Remote Sensing Monitoring Station, Chinese Academy of Agricultural Engineering)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 13  ページ： 131-139  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 作物面積のモニタリングには強い時間性があり、絶えず発展したリモートセンシング技術を用いて、主に作物の栽培面積を確実にモニタリングできる。本論文では,中国における高-1の農業応用の重要技術に焦点をあて,郡規模の作物栽培面積の迅速かつ正確な抽出法を研究した。マルチスペクトルリモートセンシング画像の空間相関を考慮して,マトリックス分解と距離空間変換を用いて,改良マルチテクスチャ情報(MMT)抽出モデルを設計した。本論文は,GF-1リモートセンシング画像に基づく改良マルチテクスチャ情報抽出,テクスチャとスペクトル情報融合,および融合画像分類に基づく郡スケールの冬コムギの識別と面積抽出を実現した。3つの冬コムギ(認識 認識 認識)と認識 越冬 越冬(越冬)のデータを用いて,スペクトル情報,単変量テクスチャ,スペクトル融合情報,改良マルチテクスチャとスペクトル融合情報を用いて,3つの冬コムギの識別と面積測定の結果を比較した。この方法は,改良マルチテクスチャテクスチャ情報の効果と,小さな地域と大きい地域における冬コムギの面積抽出の精度を検証することができた。実験結果は以下を示す。1)他の2つの伝統的分類情報に基づく結果と比較して,改良マルチテクスチャ情報の導入は,冬コムギの認識精度を有意に改善し(期%と2.36%),そして,冬コムギのそれらは2.59%と0.94%増加した。2)画像品質,成長期間,および地上測定の精度のような客観的要因の影響を考慮しないと,この方法に基づく小地域の冬コムギの面積抽出精度は90%以上であった。3)冬コムギの成長期の安定期(越冬期)において、この論文の方法に基づく大きな地域の冬小麦面積の計算の結果は、最適識別時の相(穂ばらみ)に近い面積抽出精度を達成でき、両者の一致度は97%を超えた。そのため、GF-1広視野画像を利用することで、県規模の冬小麦の栽培面積を有効に抽出でき、農作物モニタリング業務の実行にリモートセンシングデータの保障を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画質 ,  情報抽出 ,  *画像 ,  秋播コムギ ,  リモートセンシング ,  成長期 ,  スペクトル ,  *秋 ,  越冬 ,  *コムギ ,  農作物
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  作物栽培 ,  作付面積 ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： satellites ,  remote sensing ,  textures ,  features fusion ,  area extraction ,  winter wheat ,  county scale

分類 (4件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  遺伝子操作  (EC02050B) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多変量 ,  テクスチャ ,  情報モデル ,  秋 ,  小麦 ,  面積