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J-GLOBAL ID：201702278204113132   整理番号：17A0160087

高分解能リモートセンシング画像に基づく広州都市土地被覆分類システム【JST・京大機械翻訳】

Land cover classification system in the city of Guangzhou based on high-resolution remote sensor data

著者 (3件)： Li Shuyuan (School of Life Sciences//Guangzhou Key Laboratory of Urban Landscape Dynamics, Sun Yat-sen University) ,  Zhou Jingyan (School of Life Sciences//Guangzhou Key Laboratory of Urban Landscape Dynamics, Sun Yat-sen University) ,  Yu Shixiao (School of Life Sciences//Guangzhou Key Laboratory of Urban Landscape Dynamics, Sun Yat-sen University)
資料名： Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni  (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
巻： 55  号： 5  ページ： 82-88  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1458A  ISSN： 0529-6579  CODEN： CHTHAJ  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： 土地被覆分類システムは都市景観研究の基礎である。近年、地上観測技術の発展は迅速で、リモートセンシング画像の品質と分解能は極めて大きく向上し、土地被覆の研究に強力な基礎データを提供し、科学的な合理的な分類システムは土地被覆の研究の前提である。異なる研究目的とリモートセンシングデータの特徴に基づき、各国の学者は異なるレベルの土地被覆や土地利用分類システムを構築することを提案しているが、今まで国際学術界で広く認可され、普遍性のある分類システムがない。本論文では,マルチスペクトルと全の融合後の2M分解能の一次画像データに基づき,土地の自然属性,形態およびスペクトル特性に基づき,都市地域に適用される土地被覆分類システムを提案し,広州市を例として分類結果を図示した。この分類システムは都市生態系の特徴に着目し、非重複の階層体系であり、第一、第二層は固定の種別と根拠を持ち、第三階層は開放性階層である。それらの中で,一次クラスは,地,植生,水,および裸地の4つのクラスに分割され,そして,二次クラスは,それぞれ,商住区,工業,および道路に分割される。森林地帯,森林地帯,草原,農地;河川,,など9種類である。分類結果は二次クラスのすべての土地被覆タイプを含み、全体の精度は90.1%に達し、技術の要求に符合し、普及の意義がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *土地 ,  *分解能 ,  都市景観 ,  *土地被覆 ,  *都市 ,  草原 ,  市街地 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 森林地帯 ,  裸地 ,  画像データ ,  地上観測 ,  *土地被覆分類 ,  *広州市 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： urban land cover ,  classification system ,  GF - 1 ,  landscape classification

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  広州 ,  都市 ,  土地被覆分類