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J-GLOBAL ID：201702256392129991   整理番号：17A0107510

国内のGF-2リモートセンシング画像に基づく麻の抽出方法について研究した:安徽省市市Su埠鎮市を例とした。【JST・京大機械翻訳】

Study on the extraction method of cannabis plot based on China-made GF-2 remote sensing image-taking Subu town in Anhui Province as an example

著者 (3件)： Zhang Feifei (Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of Sciences) ,  Yang Guang (Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of Sciences) ,  Tian Yichen (Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of Sciences)
資料名： Anhui Nongye Daxue Xuebao  (Anhui Nongye Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 4  ページ： 582-586  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2002A  ISSN： 1672-352X  CODEN： ANDXB8  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： 従来の画像分類法による麻の抽出結果は比較的破砕,精度が低いという問題を解決するために,中国の「高2号」(GF-2)4Mのマルチスペクトルリモートセンシング画像をソースとして,安徽省市市のSu埠鎮地区に一つの研究区域を選択した。規則集合に基づくオブジェクト指向の方法を用いて,麻ブロックの正確な抽出を実現した。まず第一に,マルチスケールセグメンテーション結果を研究して,マルチスケールセグメンテーション結果に基づき,麻ブロックの最適分割スケールを決定した。第二に,異なる対象物のサンプルを選択し,スペクトル曲線を作成し,麻ブロックと他のタイプの間の類似性を分析し,スペクトル解析結果に基づき,最終的に麻の抽出を実現した。最後に,規則集合に基づくオブジェクト指向分類結果と画素分類(監督分類)に基づく結果を比較した。結果により、規則集合に基づくオブジェクト指向方法は有効に研究区域内の麻薬ブロックを抽出でき、精度は%%に達し、従来のピクセル分類方法による麻ブロックの結果の破砕の問題を解決できることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  *都市 ,  麻薬 ,  スペクトル解析 ,  画素 ,  中華人民共和国
準シソーラス用語： 分類法 ,  画素分類 ,  スペクトル曲線 ,  オブジェクト指向 ,  多重スペクトル ,  画像分類 ,  *安徽省 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： GF-2 ,  Cannabis sativa L. ,  optimal segmentation scale ,  supervised classification ,  object oriented classification

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング画像 ,  麻 ,  研究 ,  安徽省 ,  市