文献

J-GLOBAL ID：201202202902149820   整理番号：12A1123404

非常に高い形状解像度多重スペクトル/ハイパースペクトル画像とLiDARデータの融合に基づく南アルプスにおける樹木種分類

Tree species classification in the Southern Alps based on the fusion of very high geometrical resolution multispectral/hyperspectral images and LiDAR data

著者 (4件)： DALPONTE Michele (Sustainable Agro-ecosystems and Bioresources Dep., Res. and Innovation Centre, Fondazione E. Mach, Via E. Mach 1 ...) ,  DALPONTE Michele (Dept. of Information Engineering and Computer Sci., Univ. of Trento, Via Sommarive, 14 I-38123 Povo, Trento, ITA) ,  BRUZZONE Lorenzo (Dept. of Information Engineering and Computer Sci., Univ. of Trento, Via Sommarive, 14 I-38123 Povo, Trento, ITA) ,  GIANELLE Damiano (Sustainable Agro-ecosystems and Bioresources Dep., Res. and Innovation Centre, Fondazione E. Mach, Via E. Mach 1 ...)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 123  ページ： 258-270  発行年： 2012年08月 
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： 樹木種確認は森林管理において重要な作業である。近年ハイパースペクトル,多重スペクトル,とLiDARデータを用いてこの作業を行う研究が行われている。本研究では2つの多重-センサーセットアップを分析した:1)大気高空間解像度ハイパースペクトル画像をLiDARデータとの結合,と2)高空間解像度衛星多重スペクトル画像をLiDARデータとの結合。2つのLiDAR取得が考えられた:低い点密度(m²当たり0.48ポイント)と高い点密度(m²当たり8.6ポイント)。本研究の目的は:1)多くの広葉と針葉樹種により特性化される山岳域を,分類のどのレベルが正確に高いスペクトルと空間解像度多重データセットアップを用いて理解するか;2)先のセットアップに関する種の分類に関して,データ特性の低級化の意味を理解するか;と3)樹木分類に関する高いと低い点密度LiDAR取得間の違いを理解するかである。調査域は多くの樹木種により特性化される南アルプスの山岳域で,針葉樹または広葉樹であった。各セットアップに対し,原データの処理前から分類への特異加工連鎖が適用された。一般的マクロ-クラス,森林タイプ,と最終単一樹木種を含めて,各クラス定義が試験された。実験結果はハイパースペクトルデータに基づくセットアップは,一般的マクロ-クラス,森林タイプ,と最終単一樹木種が効果的であることを示した。多重スペクトルデータの使用は分類精度の減少を生み,それは単一樹木種に鋭敏で,まだ森林タイプに対して高かった。一般的マクロ-クラスに関しては,多重スペクトルセットアップはまだ非常に正確であった(85.5%)。LiDARデータに関して,ハイパースペクトルまたは多重スペクトルデータと結合した時,低密度データによる樹木種分類に対し,実験分析は高い密度LiDARデータがより情報を提供することを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *スペクトル ,  アルプス ,  *森林 ,  樹木 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  *ハイパースペクトル ,  *多重スペクトル

分類 (3件)： 研究開発  (SA01040R) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  森林植物学  (FF02020E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 解像度 ,  多重スペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  LIDARデータ ,  融合 ,  南アルプス ,  樹木 ,  分類