文献

J-GLOBAL ID：201102296423316655   整理番号：10A1078644

大気中ディジタルセンサ(ADS40)とRC30データから導出したスペクトルと幾何学変数に依る色々な森林生態系に於ける樹種の半自動分類

Semi-automatic classification of tree species in different forest ecosystems by spectral and geometric variables derived from Airborne Digital Sensor (ADS40) and RC30 data

著者 (5件)： WASER L.t. ,  GINZLER C. ,  KUECHLER M. ,  BALTSAVIAS E. ,  HURNI L.
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 115  号： 1  ページ： 76-85  発行年： 2011年01月17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： 本研究はスイスアルプスの2研究地点で取得した第一及び第二世代ADS40とRC30画像を用いて,異なるタイプの森林中の樹種半自動分類に関する手法を提示した。初めの坦懐で,高分解能キャノピー高さモデル(CHMs)をADS40ステレオ画像から構築した。第二段階で複数分解能画像セグメンテーションを実施した。画像セグメントに基づいて研究地域1と研究地域2に対して7つの異なる樹種を多項式回帰モデルによって分類し,これにADS40とRC30画像から導出した幾何学とスペクトル変数を用いた。多数の説明変数を扱いまた冗長変数を見出すために,モデル診断と逐次変数選択を評価した。分類は現場調査とADS40画像で検出された517樹木に10倍交差検証を実施した。総合精度は0.76と0.83の間を変動し,Cohenのカッパ値は0.70と0.73の間であった。より低い精度(kappa<0.5)が,非優越樹種や類似スペクトル性状を持つより重要でない樹種の小さな試料に対して得られた。RC30から或いはADS40の第二世代からの説明変数としてのNIRバンドの使用が,優越樹種分類結果を大きく改善することが見出された。本研究は異なるタイプの最も頻繁に存在する樹種における分類の可能性と制約を示し,スイス国家森林インベントリに於ける利用可能性を論じた。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： ディジタル系 ,  特性 ,  幾何学量 ,  生態系 ,  *自動分類 ,  画像 ,  *空中探査 ,  スイス連邦 ,  *アルプス ,  立体画像 ,  セグメンテーション ,  方法論 ,  多項式 ,  *回帰モデル ,  *検証 ,  評価 ,  パラメータ ,  変数 ,  冗長性 ,  シーケンシャル処理 ,  交差検証法 ,  近赤外スペクトル
準シソーラス用語： ディジタルシステム ,  スペクトル特性 ,  森林生態系 ,  樹種 ,  空中画像 ,  スイス ,  アルプス山地 ,  ステレオ画像 ,  *モデル検証 ,  有効性評価 ,  説明変数 ,  逐次プロセス ,  精度評価

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q)

タイトルに関連する用語 (9件)： 大気中 ,  ディジタル ,  導出 ,  スペクトル ,  幾何学 ,  変数 ,  森林生態系 ,  樹種 ,  自動分類