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J-GLOBAL ID：201702262008359407   整理番号：17A0078635

秋播コムギの分布精度に対するブロック化の影響を調べた。【JST・京大機械翻訳】

Impact of land fragmentation on identification of winter wheat distribution accuracy by soft and hard change detection method

著者 (2件)： Zhu Shuang (Beijing Polytechnic College) ,  Zhang Jinshui (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 10  ページ： 164-171  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： ソフト・ソフトの変化による作物識別(SOFT AND HARD CHANGE DETECTION, SHCD)は新しい作物識別方法である。本研究では、異なる耕地ブロックの破砕程度の農業景観地区に対して、冬小麦の識別を行い、ブロックの破砕程度が冬小麦の識別精度に与える影響を分析した。試験結果によると、栽培ブロックの破壊試験区において、SHCDのRMSEは分解能に敏感でなく、いずれも0.15より小さく、BIASは比較的小さく、R2は検出ウィンドウの増加に伴い、相関性は次第に上昇し、98%以上に達した。また、試験ブロックの規則性試験地区においても、同じ試験結論が得られた。SHCD法はハード変化(HARD CHANGE DETECTION, HCD)とソフト変化(SOFT CHANGE DETECTION,SCD)のそれぞれの優位性を総合し、安定かつ高い識別精度を達成できる。画像分解能に影響されない。これらの結果は,SCDが,硬変化区(純正味)のスペクトル不安定性と,HCD(混合画素)の識別において,「0-1」の排他的結果の不足を効果的に解決し,冬コムギの認識精度を保証することを示した。これらの結果は,冬コムギの識別と他の作物の変化検出のための前期の実験的基礎を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不安定性 ,  規則度 ,  *秋播コムギ ,  栽培 ,  農作物 ,  破壊試験 ,  スペクトル ,  農地 ,  分解能
準シソーラス用語： 変化検出 ,  認識精度 ,  ミクセル ,  画像解像度 ,  農業景観 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： remote sensing ,  crops ,  support vector machines ,  soft and hard change detection method(SHCD) ,  winter wheat

分類 (1件)： 麦  (FC03033M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 秋播コムギ ,  分布