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J-GLOBAL ID：201702242615986058   整理番号：17A0195443

地球表面被覆地図作成研究の新しいパラダイム【JST・京大機械翻訳】

New research paradigm for global land cover mapping

著者 (9件)： Gong Peng (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University) ,  Zhang Wei (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University) ,  Yu Le (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University) ,  Li Congcong (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University) ,  Wang Jie (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences and Beijing Normal University) ,  Liang Lu (Arkansas Forest Resources Center, University of Arkansas Division of Agriculture, School of Forestry and Natural Resources, University of Arkansas at Monticello, 110 University Court) ,  Li Xuecao (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University) ,  Ji Luyan (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University) ,  Bai Yuqi (Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 20  号： 5  ページ： 1002-1016  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0865B  ISSN： 1007-4619  CODEN： YXAUAB  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： 全世界の土地被覆地図は過去10年間に重要な進展を得ており、空間分解能は300Mから30Mに増加し、分類の詳細も向上し、10個の一級類から29種類の二級分類体系を含む。しかし、光学リモートセンシングデータを利用することは、広い空間範囲の地図作成において、依然として多くの挑戦がある。本論文では、農地、住宅地、水体と湿地の地図作成における挑戦について紹介し、マルチセンサとマルチセンサリモートセンシングデータを用いる上での困難性について議論し、今後のリモートセンシング応用の傾向である。各種の土地被覆データ製品は自分が定義した地表被覆類型体系と処理の流れがあるため、調和と統合により、全世界の土地被覆地図を作成することは新たな応用目的を満たすことができ、しかもすでにある土地被覆データを最大限に利用することができる。しかし、将来の全世界の土地被覆地図は、新たな応用需要に従って、地表被覆データ製品を動的に生成できる能力を必要とする。過去の研究は,局所的スケールマップの分類精度を改良して,より良いアルゴリズム,より多くの特性変数(新しいタイプのデータまたは特性),およびより代表的なトレーニングサンプルが非常に重要であることを示した。特徴変数の使用はより重要であると考えられる.本論文では,グローバルな土地被覆地図作成の新しいパラダイムを提案した。この新しいパラダイムでは,地表被覆タイプの定義は定性的指標のクラス,定量的指標の植生閉鎖度と高さに分解される。非植生タイプはそれらのスペクトルとテクスチャ情報によって抽出される。植生の表面被覆タイプを定義するために,複合,,,および高さの3つの指標を定義した。冠と高さは分類アルゴリズムで抽出することができず,他の直接測定または間接的反転法を必要とする。新しいパラダイムは,一般的に適用されるトレーニングサンプル集合が,アフリカ大陸規模の土地被覆の分類を効果的に改善することを示した。従来の土地被覆地図から地球規模土地被覆地図への変換を容易に実現するために,統合データ管理と解析システムを提案した。関連する観測データ、サンプルデータと分析アルゴリズムを統合することによって、全世界の土地被覆地図作成のオンラインシステムを次第に構築し、全世界の土地被覆製図ポータルサイトを構築し、データ生産者、データユーザー、専門研究者、意思決定者に協力協力のプラットフォームを構築した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *表面被覆 ,  湿地 ,  *地図作成 ,  データ管理 ,  アルゴリズム ,  生産者 ,  土地被覆 ,  *地球 ,  リモートセンシング ,  空間分解能 ,  オンラインシステム
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  テクスチャ ,  分類精度 ,  マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： remote sensing ,  image classification ,  class definition ,  universal sampling ,  all-in-one system ,  on-line mapping

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地球 ,  表面被覆 ,  地図作成 ,  研究 ,  パラダイム