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J-GLOBAL ID：201502281530620202   整理番号：15A0337075

時間的混合物解析用のエンドメンバー階級選択に対する土地利用土地被覆確率情報の組込み

Incorporating land use land cover probability information into endmember class selections for temporal mixture analysis

著者 (2件)： LI Wenliang (Dep. of Geography, Univ. of Wisconsin-Milwaukee, PO Box 413, Milwaukee, WI 53201-0413, USA) ,  WU Changshan (Dep. of Geography, Univ. of Wisconsin-Milwaukee, PO Box 413, Milwaukee, WI 53201-0413, USA)
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： 101  ページ： 163-173  発行年： 2015年03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： リモートセンシング画素内の部分的土地被覆を推定する有望な方法として,都市解析,森林図化などを含むスペクトル混合解析(SMA)が,多くの分野で成功的に適用されている。本研究では,社会-経済と環境駆動体から導いたLULC(土地利用土地被覆)確率情報を組込むことによって,時間的混合物分析(TMA)に対するエンドメンバーの階級を選択するSMAの変形を提示した。提示したモデルは,3つの継続的ステップを有する,(1)ロジスティック回帰分析使って,各エンドメンバークラスの分布確率を定量化すること,(2)分類ツリー法を使って,特定の画素内に各エンドメンバークラスが存在するか否かを識別すること,及び(3)TMAを使って,部分的土地被覆を推測すること。結果によると,提示したTMAモデルは,簡易TMAより良好な性能及び2.25%のSEと3.18%のMAEによってMETMAと同等の性能を達成した。更に,開発地域のものと比較した場合,低開発地域で,有意に良好な正確度を達成した。これは,適切なエンドメンバー・クラス・セットは,低開発地域でより本質的であるが,エンドメンバー変動性のような他の要因は,開発地域でより重要である事を示していると思われる。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 解析 ,  混合 ,  時間 ,  *土地利用 ,  *土地被覆 ,  回帰分析 ,  ウィスコンシン州
準シソーラス用語： エンドメンバー ,  ロジスティック回帰分析 ,  確率情報 ,  時間的混合解析

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 (6件)： 混合物 ,  解析 ,  メンバー ,  土地利用土地被覆 ,  確率 ,  組込み