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J-GLOBAL ID：201702241555008050   整理番号：17A0198810

CUBISTモデルツリーに基づく都市非透水率のリモートセンシング推定モデル【JST・京大機械翻訳】

The Remote Sensing Model for Estimating Urban Impervious Surface Percentage Based on the Cubist Model Tree

著者 (3件)： Dai Shu (School of Geography, South China Normal University, Guangdong Provincial Center for Smart Land Research) ,  Fu Yingchun (School of Geography, South China Normal University, Guangdong Provincial Center for Smart Land Research) ,  Zhao Yaolong (School of Geography, South China Normal University, Guangdong Provincial Center for Smart Land Research)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 18  号： 10  ページ： 1399-1409  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  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： 不透水は都市地域の典型的な土地被覆タイプであり、都市の環境品質と都市化レベルを測定する重要な指標の一つである。元に基づく従来のリモートセンシング研究方法と比較して,非透過性水面(パーセンテージ)は,より正確に都市情報を得るために画素の内部に入ることができた。本論文では,CUBISTモデルツリーを用いて,LANDSAT TMのオリジナル帯域変数(熱赤外バンドを除く)を用いて,ISP推定の基礎モデル(BASE CUBIST-ISP)を構築した。モデルツリーに基づくアンサンブル学習最適化アルゴリズムと隣接する時相画像を加えた帯域変数の値によって,ノイズの影響を低減した。次に,熱赤外バンドと各種誘導変数を最適化し,属性簡素化を行い,次に,統合学習アルゴリズムによって得たパラメータと簡素化した変数を用いてISP推定の最適化モデル(OPTIMAL CUBIST-ISP)を構築した。広東省広州市の珠市の実験結果により、OPTIMAL CUBIST-ISPモデルは不透過水面の全体二乗平均平方根誤差(RMSE)は%であり、決定係数(R2)は0.90であることが分かった。精度はBASE CUBIST-ISPモデルよりも優れており,RMSEは約5.03%低下し,ISPは透過水面域で過大評価され,高密度不透過水面域が過小評価される現象が改善された。本論文で提案したのモデルツリーに基づくISPのリモートセンシング推定モデルと最適化手法は,市街地におけるISPの抽出に適用できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  LANDSAT ,  市街地 ,  水面 ,  *透水係数 ,  簡素化 ,  周波数帯 ,  土地被覆 ,  *リモートセンシング ,  学習アルゴリズム ,  赤外バンド ,  画素 ,  都市化 ,  *都市
準シソーラス用語： *推定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： impervious surface ,  Cubist model tree ,  ensemble learning algorithm ,  Optimal Cubist-ISP model

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  都市 ,  透水率 ,  リモートセンシング ,  推定モデル