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J-GLOBAL ID：201702265201684348   整理番号：17A0328737

記録された土地被覆変化の保証のためのin situ不均一モニタリング情報多重時間マイニング【Powered by NICT】

Mining Multitemporal In Situ Heterogeneous Monitoring Information for the Assurance of Recorded Land Cover Changes

著者 (3件)： Alonso Kevin (Remote Sensing Technology Institute, German Aerospace Center, Wessling, Germany) ,  Espinoza-Molina Daniela (Remote Sensing Technology Institute, German Aerospace Center, Wessling, Germany) ,  Datcu Mihai (Remote Sensing Technology Institute, German Aerospace Center, Wessling, Germany)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 3  ページ： 877-887  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多時期in situ調査から得られた土地被覆変化検出をフィルタリングし,検証するためのデータマイニング方法論を提示した。in situデータとして,ヨーロッパの土地利用及び被覆面積フレーム調査(LUCAS)からの測定値,ヨーロッパ連合の全領域内の土地被覆と土地使用に関する標準化されたメタデータを持つ画像を用いた。多時期LUCAS調査は専門家による推定と一致しないことを土地被覆変化の量の異常を示した。,既存の不規則性を説明するために筆者らの方法論は,利用可能なデータを解析した。本方法論の最初の段階は,データベース質問精密化に基づいている。データマイニング法は画像解析処理を続けている。この解析は,潜在的な誤分類を同定するために用いられる多時期画像の類似度を計算した。最終段階はWeb技術に基づく地理情報システムを含んでいる。類似性測度により割当てられた異なる色コードを定義することによって,このシステムはディジタル地球地球上の検討点である。そこでは,ユーザがその後の詳細な解析や補正のための潜在的に誤分類点を容易に識別できる。方法論の最終出力が誤って分類された土地被覆変化を検出するための注目すべき結果を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像分析 ,  *土地 ,  フィルタリング ,  地理情報システム ,  *被覆 ,  地球 ,  標準化 ,  データマイニング ,  類似性 ,  データベース ,  メタデータ ,  測度 ,  *土地被覆
準シソーラス用語： 多時期 ,  *土地被覆変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 土地被覆変化 ,  保証 ,  不均一 ,  モニタリング情報 ,  多重