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J-GLOBAL ID：201502207676430087   整理番号：15A0927595

山岳地域におけるマルチスケールセグメンテーションと決定木アルゴリズムに基づくリモートセンシング画像の変化検出:Panxi地域,四川省における事例研究【Powered by NICT】

Change detection of remote sensing images based on multiscale segmentation and decision tree algorithm over mountainous area: a case study in Panxi region, Sichuan Province

著者 (5件)： Zhang Zhengjian (Inst. of Mountaion Hazards and Environment, Chinese Acad. of Sciences, Chengdu) ,  Li Ainong (Inst. of Mountaion Hazards and Environment, Chinese Acad. of Sciences, Chengdu) ,  Lei Guangbin (Inst. of Mountaion Hazards and Environment, Chinese Acad. of Sciences, Chengdu) ,  Bian Jinhu (Inst. of Mountaion Hazards and Environment, Chinese Acad. of Sciences, Chengdu) ,  Wu Bingfang (Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Acad. of Sciences, Beijing)
資料名： Shengtai Xuebao  (Shengtai Xuebao)
巻： 34  号： 24  ページ： 7222-7232  発行年： 2014年 
JST資料番号： W0885A  ISSN： 1000-0933  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： 山岳地域では,土地被覆条件で高い空間的不均一性とリモートセンシングデータ獲得に対する地形効果のような多くの因子がリモートセンシング法を用いて変化検出を制約した。複雑地形地域の土地被覆変化を正確にマップするための有効な方法を開発するための大きな課題となっている。伝統的変化検出法では,スペクトルの特徴は,主要な情報である。構造,トポグラフィーと他のパラメータからの他の情報の考慮が不足しているため,多くの偽変化は大きな不確実性を伴う最終検出結果に導入されるであろう。偽変化を避け,地形陰影と生物季節差の影響を克服するために,複雑な地形条件のためのマルチスケールセグメンテーションと決定木アルゴリズムの組合せによるオブジェクト指向変化検出法を提案した。新しい方法では,最初に,一連のスペクトル情報(すなわち反射率,変化ベクトル強度,NDVI),形状情報(すなわち面積,長さ/幅比,形状指数)と地形パラメータ(すなわち,標高,勾配,アスペクト)を変化検出ルール構築のための計算した。第二に,通常地形陰影と生物季節差の影響に起因する偽変化として検出される不変表面を訓練サンプルとして抽出した。最後に,変化検出ルールをC5.0ディシジョンツリーアルゴリズムにより自動的に構築した。提案した方法は,Panxi地域で1989年および2009年に得られたランドサットTM画像に適用し,検出結果が示したことは:( 1)山岳地域上の,この方法は地形効果の影響を効果的に減少させることができ,地上基準試料と層別ランダム試料を検証することによって93.57%の全体的な精度と0.8706のKappa係数と検出精度に大きな改善を示した。(2)C5.0ディシジョンツリーアルゴリズムは,ロバスト性と適応性の観点から,「と高度に不均一な訓練サンプル変化しない」変化と「」として標識のみタイプの土地被覆分類における良く機能するであった。地形と」変化しない」としての生物季節学的訓練サンプルから偽変化結果を考慮して,変化検出の精度が効果的に改善される。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： LANDSAT ,  反射率 ,  *山岳地 ,  *リモートセンシング ,  ベクトル ,  検出法 ,  土地被覆 ,  地形効果 ,  正規化植生指数 ,  スペクトル ,  *事例研究 ,  *ディシジョンツリー
準シソーラス用語： フェノロジー ,  *変化検出 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 山岳地域 ,  決定木 ,  アルゴリズム ,  リモートセンシング画像 ,  変化検出 ,  地域 ,  四川省 ,  研究