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J-GLOBAL ID：201602272414478377   整理番号：16A0933141

Landsatベースの不浸透性土地被覆の時系列からの都市成長の大きさ,タイミング,期間の特徴付け

Characterizing the magnitude, timing and duration of urban growth from time series of Landsat-based estimates of impervious cover

著者 (5件)： Song Xiao-Peng (Global Land Cover Facility, Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Sexton Joseph O. (Global Land Cover Facility, Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Huang Chengquan (Global Land Cover Facility, Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Channan Saurabh (Global Land Cover Facility, Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Townshend John R. (Global Land Cover Facility, Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 175  ページ： 1-13  発行年： 2016年03月15日 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 都市域における土地変化プロセスの動力学を理解する為には高い空間及び時間分解能の長期土地被覆及び土地利用データが必要である。ピクセル当たりLandsatコンポジットから不浸透表面被覆(ISC)の年次,分画的推定値を導出する既存の確立された手順を拡張して,本稿は新しいポスト分類手法を提示したが,これは空間と時間の連続場としてISC変化を特性化した。この方法は,ピクセル単位でISC変化の大きさ,タイミングおよび持続時間を統計的に導出した。本研究はこの手法を1984から2010年の年次分解能においてワシントンDC-ボルチモアのISC地図シリーズに適用し,都市/郊外土地開発の空間,時間,セマティックパターンを解析した。この手法は変化の検出と特性化に関して非常に信頼性があり,独立検証点の資料に基づくと,変化年クラス(タイミング層)の生産者精度が59.4%と97.4%の間,使用者精度が54.7%と91.7%の間であった。殆どの誤分類が隣接年間で見出され,推定した変化年を±1リラックスすると生産者と使用者精度が共に>80%に増加した。導出された変化プロダクトは,平均で新しく開発されたピクセルがISCで46%の増加を示し,その大半(80%)が3年以内にISC飽和レベルに達したことを示しました。研究した地域において,不浸透表面積の年次増加が1980年代央の6km²/年(1984年の都市域の0.7%)が2010年代後半の12km²/年に加速され,自治体間と後続年におけるのより大きな年々可変性を示した。これ等の新たに浮上した都市ピクセルの89%は非都市から低及び中都市特徴に転換し,多くは郊外住居的土地利用であった。しかし,低-,中-,高-密度都市開発の相対的な比率は研究期間において劇的に変化し巨大都市のアーバンスプロールが過去30年において,土地利用強度の点で大きな移行を経験したことを示した。この方手法は主に変化検出のために設計されているが,土地被覆データセット時系列のノイズを除去する時間平滑化技術としても使用することができる。得られた結果は,土地変化の動力学の理解に関する空間-時間-セマティック次元に沿った連続場としての都市土地拡張のマッピングとモニタリングの価値を浮き彫りにした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *LANDSAT ,  浸透率 ,  *土地被覆 ,  *データ ,  時系列分析 ,  *都市化 ,  検出 ,  土地利用 ,  成長 ,  *表面 ,  空間分解能 ,  時間分解能 ,  プロセス解析 ,  *モデル ,  *モデリング ,  連続分析 ,  画素 ,  性能評価 ,  事例研究 ,  メリーランド州 ,  *スプロール
準シソーラス用語： 浸透性 ,  *時系列データ ,  変化検出 ,  都市成長 ,  セマティックマッパデータ ,  *不浸透面 ,  *分類モデル ,  ピクセル ,  ボルチモア市 ,  *アーバンスプロール

著者キーワード (6件)： Urban ,  Impervious surface ,  Landsat ,  Time series ,  Change detection ,  Logistic model

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (7件)： LANDSAT ,  不浸透性 ,  土地被覆 ,  時系列 ,  都市 ,  成長 ,  大きさ