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J-GLOBAL ID：201602241148730809   整理番号：16A1267400

Hyperionハイパースペクトルデータに基づくHulun湖流域の土地利用分類に関する研究【Powered by NICT】

Research on land use classification of Hulun Lake basin based on Hyperion hyperspectral data

著者 (4件)： Hua Ding (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Ru Ren Li (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Xin Wang (Shenyang Jianzhu University, China) ,  Hao Lin (Shenyang Jianzhu University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PIERS  ページ： 2280-2285  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ハイパースペクトルリモートセンシングは,ナノスケール超高スペクトル分解能を用いてターゲットの空間特徴の結像を実現し,一方数十百各画像要素の広い波長範囲に形成された狭い波帯のも,地上物体スペクトルの微妙な違いを区別する能力との連続スペクトル被覆を行い,領域のハイパースペクトル画像の分類のための可能性を提供する。しかし,ハイパースペクトルリモートセンシングデータを波帯,高い相関,低い空間分解能などの多数のような一連の問題を持っている。オブジェクト指向とランダムフォレスト分類法により,利用可能性をハイパースペクトルデータを掘削ように設計されている,ハイパースペクトル画像分類に関する更なる研究のための支援を提供した。一方,ハイパースペクトルデータ欠陥の影響を低減し,スペクトルの利点への遊びを与え,最終的に土地利用分類精度をさらに改善するという目標を達成することができる。におけるデータ源としてHulun湖流域のHyperionハイパースペクトルデータを用いて,データの前処理と次元縮小プロセスに基づいて,研究地域における典型的な土地タイプ(アルカリ土壌,裸地,リード,高被覆率の草地,低被覆率の草地,パドル,湿地,砂分を多く含んだ水体,低砂含有量と水体)の九種類の分類システムとして選択し,二種類のオブジェクト指向とランダムフォレストの分類方法が採用されている,研究地区の地盤特性の同定と分類を実行した。また国内第1高解像度衛星画像と組み合わせて,精度試験と原因分析を行った。,科学的根拠をハイパースペクトルリモートセンシングデータ処理とその応用土地利用分類を提供した。Copyright 2016 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： 草原 ,  *湖沼 ,  湿地 ,  前処理 ,  *流域 ,  スペクトル分解 ,  被覆率 ,  *スペクトル ,  *土地 ,  空間分解能
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  ハイパースペクトル画像 ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  *土地利用分類 ,  *ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトルデータ ,  湖流 ,  土地利用分類 ,  研究