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J-GLOBAL ID：201702225045479043   整理番号：17A0168573

LANDSAT-8衛星データに基づく地点検出法【JST・京大機械翻訳】

A method for fire detection using Landsat 8 data

著者 (7件)： He Yang (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Yang Jin (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Ma Yong (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Liu Jianbo (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Chen Fu (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Li Xinpeng (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science) ,  Yang Yifei (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Science)
資料名： Hongwai yu Haomibo Xuebao  (Hongwai yu Haomibo Xuebao)
巻： 35  号： 5  ページ： 600-608,624  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0174C  ISSN： 1001-9014  CODEN： HHXUEZ  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： 従来の地点検出アルゴリズムは通常、高温物体の中赤外バンドあるいは熱赤外バンドの高放射率特性を利用して地点を抽出するが、画像の空間分解能の制限はMODIS、AVHRRなどに限られ、多くの小規模な火災現象が検出される。研究により、短波赤外線データも同様に高温物体の識別と検出に用いられ、しかも熱赤外バンドデータに比べ、低温と高温物体の区域識別度がより大きく、正確にターゲットの識別と定位において、より精確であることが分かった。空間分解能が30メートルのLANDSAT-8 OLIセンサデータを利用して、高温地点の近赤外と短波赤外バンドのスペクトル特性に基づき、改良正規化燃焼指数(NBRS)結果を利用して、閾値を適応的に確定することによって擬似疑似を抽出した。次に,高温赤外スペクトルのピーク値関係を用いて,誤検点を除去し,そして,最終的に,地点の最終生成物を得ることができた。提案したアルゴリズムは,約10%の面積を有する地点を検出することができ,雲と建物の干渉を効果的に排除することができ,従来のアルゴリズムと比較して,90%の精度を達成することができ,従来のアルゴリズムと比較して,地点の抽出精度を大いに改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高温 ,  アルゴリズム ,  空間分解能 ,  正規化 ,  火災 ,  赤外バンド ,  赤外スペクトル ,  短波 ,  放射率 ,  近赤外線 ,  赤外線 ,  *LANDSAT
準シソーラス用語： AVHRR ,  MODIS ,  *衛星データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： small fire region ,  landsat-8 ,  SWIR ,  NBRS ,  adaptive threshold

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 衛星データ ,  検出法