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J-GLOBAL ID：201702265126819649   整理番号：17A0173628

マルチソースリモートセンシング画像融合に基づく武漢市の土地利用分類方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

RESEARCH OF WUHAN CITY LAND USE CLASSIFICATION METHOD BASED ON MULTI-SOURCE REMOTE SENSING IMAGE FUSION

著者 (5件)： Zhai Tianlin (Faculty of Resources and Environmental Science Hubei University, Hubei Province Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response) ,  Jin Gui (Faculty of Resources and Environmental Science Hubei University, Hubei Province Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response) ,  Deng Xiangzheng (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Li Zhaohua (Faculty of Resources and Environmental Science Hubei University, Hubei Province Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response) ,  Wang Run (Faculty of Resources and Environmental Science Hubei University, Hubei Province Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response)
資料名： Changjiang Liuyu Ziyuan Yu Huanjing  (Changjiang Liuyu Ziyuan Yu Huanjing)
巻： 25  号： 10  ページ： 1594-1602  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1219A  ISSN： 1004-8227  CODEN： CLZHFE  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： 土地利用情報を正確かつ効率的に取得することは,土地資源の合理的利用と開発にとって非常に重要である。急速な都市化地域において,土地利用活動は頻繁に集中し,土地利用パターンの変化は激しく,都市土地利用の正確な分類の不確実性を増加させた。また,環境気象と雨雲気象の影響は,効果的な光学画像取得の困難性を増加させる。都市土地分類の精度を向上させるために,本論文は,武漢-1AとLANDSAT8 画像を使用して,武漢-1AとLANDSAT8 画像によって,画像融合を実行した。最大尤度,サポートベクトルマシン,CART決定木,BPニューラルネットワークなどの4つの分類法を用いて,融合画像を分類し,土地利用情報を抽出し,分析した。さらに,光学画像との分類結果を比較することによって,土地利用情報抽出におけるSENTINEL-1AとLANDSAT8 融合画像の優位性を検討した。研究結果は以下を示す。(1)他の3つの方法と比較して,CART分類の分類精度は最も高く,全体の分類精度とカッパ係数はそれぞれ%と0.841であった。(2)光学画像と比較して,SENTINEL-1AとLANDSAT8 融合画像は,より効果的に都市土地利用情報を得ることができた。(3)マルチソースリモートセンシング画像融合に基づくCART決定木分類は,研究地域の高精度土地利用情報を得るための効果的技術的手段である。研究結果は高速都市化地域の土地利用分類に参考を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  *画像 ,  銅 ,  ディシジョンツリー ,  都市化 ,  光学画像 ,  *土地利用 ,  最尤法 ,  *土地 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類精度 ,  融合画像 ,  CART ,  *画像融合 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： urban land use classification ,  image fusion ,  Sentinel-1A ,  Landsat8 OLI ,  Wuhan City

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像融合 ,  武漢市 ,  土地利用分類 ,  研究