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J-GLOBAL ID：201502266945134240   整理番号：15A0591052

森林郊外地況における航空機搭載LiDARと高分解能多重スペクトル画像による土地被覆図化に対する完全自動化方式

A fully-automated approach to land cover mapping with airborne LiDAR and high resolution multispectral imagery in a forested suburban landscape

著者 (3件)： PARENT Jason R. (Dep. of Natural Resources and the Environment, Univ. of Connecticut, 1376 Storrs Road, U-4087, Storrs, CT 06269-4087 ...) ,  VOLIN John C. (Dep. of Natural Resources and the Environment, Univ. of Connecticut, 1376 Storrs Road, U-4087, Storrs, CT 06269-4087 ...) ,  CIVCO Daniel L. (Dep. of Natural Resources and the Environment, Univ. of Connecticut, 1376 Storrs Road, U-4087, Storrs, CT 06269-4087 ...)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 104  ページ： 18-29  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： LiDARデータと多重スペクトル画像から1m分解能の土地被覆分類を開発する完全自動化された規則に基づくアルゴリズムを提示した。このアルゴリズムは,8つの植生と非植生土地被覆特性(落葉樹と針葉樹の高植物,中植生,低植生,水,河岸湿地,建築物,低不浸透性被覆)を識別するために一連の画素-及び目標依拠規則を使用した。この規則は,高さ,LiDAR反射特徴,可視光よび近赤外波長の輝度及びNDVI)を含む構造的及びスペクトル特性の両方を使った。画素依拠特性を最初に使って,脱落誤差を最小にしつつ,各土地被覆級を分類した;一連の目的依拠試験を使って誤差を除去した。これらのテストは,多様な試験領域に基づく保存性閾値を使って,試験地域に対するアルゴリズムの過剰適合避けた。分類結果の正確度評価は東部コネチカット州の30件の1×1kmタイル全体に分布する3198検証ポイントの層化無作為のサンプルを包含した。サンプルタイルを東部コネチカット州の郊外から都市地況の完全な範囲を表す場所から層化無作為に選択した。全体的な土地被覆正確は,落葉樹に対して90%以上,低植生,水,建築物,および低不浸透性の土地被覆で93%であった。若干の混乱は針葉樹と広葉樹の間に発生した。主な混乱は,水と水辺湿地間に発生した。適度な混乱は,媒体植生や他の植生クラスの間に発生した。このアルゴリズムは,米国北東部の多くに典型的である東部コネチカット州の森林郊外の地況に対してロバストで,このアルゴリズムは,同様のデータセットの同様な地況に対する適用に有望であった。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 森林 ,  都市郊外 ,  スペクトル画像 ,  *土地被覆 ,  アルゴリズム ,  *図化 ,  コネチカット州
準シソーラス用語： LiDAR【リモセン】 ,  航空機搭載 ,  高分解能画像 ,  多重スペクトル画像 ,  地況

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 森林 ,  郊外 ,  航空機搭載 ,  LIDAR ,  高分解能 ,  多重スペクトル画像 ,  土地被覆 ,  図化 ,  完全自動化