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J-GLOBAL ID：201202225038885978   整理番号：12A1222052

Landsatデータを用いた土地被覆変化の広域モニタリングに関するレビュー

A review of large area monitoring of land cover change using Landsat data

著者 (2件)： HANSEN Matthew C. (South Dakota State Univ., Brookings, SD, USA) ,  LOVELAND Thomas R. (United States Geological Survey, Sioux Falls, SD, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 122  ページ： 66-74  発行年： 2012年07月 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Landsatデータは地球規模中空間分解能地球観測データの最長記録を構成している。その結果,広域中空間分解能画像(10-50m)を用いた土地被覆変化広域モニタリングに関する現在の手法はLandsatデータを用いるのが普通である。最も広域な製品は森林被覆変化を定量化する。森林は地図化するのに比較的容易な被覆タイプであり,また地球規模炭素循環と生物多様性損失に関する環境モニタリングの現在の焦点である。既存の変化製品の中では,監督付き或は知識ベース特性化方法が優越している。放射測定補正手法は大きく変化し,おもに地理的/アルゴリズム尺度の関数である。例えば,シーンキャラクタリゼーション当たりのモザイキングによって作られた製品は放射測定正規化を必要としない。他方,全研究地域にわたって単一指標或は分類モデルを用いた手法は放射測定正規化を必要とする。現存製品間の被覆変化に関する時間的アップデートは,地域取得頻度,雲被覆及び季節性の関数として変化する。地形補正データに対するフリーアクセスに開かれたLandsatアーカイブに依って,未来発生製品はよりデータ集約的になるはずである。シーン当たり,相互作用解析は今後生存可能ではないようであった。改善された処理能力に依る大型データ容積に対する結合フリーとオープンアクセスが,自動画像前処理と土地被覆キャラクタリゼーション手法になるであろう。この様な手法が,土地被覆モニタリング分野を進める点で高性能計算能力てこ入れに必要であろう。変化キャラクタリゼーション最適手法の決定に於いて,製品制度の定量化に堅牢な検証努力が必要であると考えた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *LANDSAT ,  データ ,  *総観規模 ,  *環境モニタリング ,  *変化 ,  レビュー ,  技術展望 ,  空間分解能 ,  画像 ,  時系列 ,  時系列分析 ,  土地被覆 ,  全球規模 ,  炭素循環 ,  地図作成 ,  写像 ,  データ処理 ,  キャラクタリゼーション ,  放射測定 ,  モデル ,  保存図書館 ,  画像処理 ,  画像処理システム
準シソーラス用語： アーカイブ ,  プロセスモデル ,  マッピング ,  衛星データ ,  *広域スケール ,  時系列データ ,  時系列画像 ,  時系列解析 ,  森林被覆 ,  地球規模 ,  *土地被覆変化

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： LANDSAT ,  土地被覆変化 ,  広域 ,  モニタリング ,  レビュー