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J-GLOBAL ID：201502210965204649   整理番号：15A1112952

GF-1画像に基づいた杭州湾の南沿岸地における土地被覆情報の抽出手法に関する研究【Powered by NICT】

Research on the Extraction Method of Landcover Information in Southern Coastal Land of Hangzhou Bay Based on GF-1 Image

著者 (2件)： Cheng Qian (Inst. of Regional Eco-environment and Spatial Information Technol., Zhejiang Gongshang Univ., Hangzhou) ,  Chen Jinfeng (Inst. of Regional Eco-environment and Spatial Information Technol., Zhejiang Gongshang Univ., Hangzhou)
資料名： Ziranziyuan Xuebao  (Ziranziyuan Xuebao)
巻： 30  号： 2  ページ： 350-360  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2133A  ISSN： 1000-3037  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： 複雑な沿岸土地環境下では,リモートセンシングによる土地被覆情報の抽出精度を改善するための主要な課題である。最も新たに開始されたIGF-1衛星と資源衛星3号リモートセンシング画像を用いた本論文では,研究地域として杭州湾の南部沿岸土地を,最大尤度法と比較してオブジェクト指向分類法による土地被覆情報を抽出した。結果は,最大尤度法を用いた,GF-1画像を用いたオブジェクト指向法である沿岸土地情報の抽出に適していることを示した。物体は,スペクトル,空間及びテクスチャ特徴を考慮するだけではなく,豊富な集合組織の完全な使用およびIGF-1画像の空間情報,いろいろな土地形式,混合画素のファジィ沿岸土地境界の分布に対する良好な認識能力を持つをし,90.4%の高い分類精度と0.8767のカッパ係数を得る。セグメンテーションスケールの選択は高精度画像分類に重要な影響であり,結果は,IGF-1 2mと8m画像の画像セグメンテーションの最適スケールは63%と65%であり,資源3号画像の最適セグメンテーションスケールは66%であることを示した。資源衛星No.3,GF I画像となるが地表植生と水の土地被覆情報抽出における多くの利点を反映することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *土地 ,  資源衛星 ,  リモートセンシング ,  *沿岸 ,  *画像 ,  最尤法 ,  *土地被覆 ,  植生
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  画像分類 ,  高精度 ,  分類精度 ,  空間情報 ,  オブジェクト指向 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 杭州 ,  沿岸 ,  土地被覆 ,  手法 ,  研究