文献

J-GLOBAL ID：201502290509648945   整理番号：15A0705638

逆伝搬神経回路網と遺伝的アルゴリズム統合に基づくリモートセンシング画像からの湿地浸水の高分解能マッピング

Super-resolution mapping of wetland inundation from remote sensing imagery based on integration of back-propagation neural network and genetic algorithm

著者 (8件)： LI Linyi (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, CHN) ,  CHEN Yun (CSIRO Land and Water Flagship, Clunies Ross Street, Canberra 2601, AUS) ,  XU Tingbao (Fenner School of Environment and Soc., The Australian National Univ., Linnaeus Way, Canberra 2601, AUS) ,  LIU Rui (CSIRO Land and Water Flagship, Clunies Ross Street, Canberra 2601, AUS) ,  LIU Rui (Key laboratory of Geographic Information Sci. (Ministry of Education), East China Normal Univ., 500 Dongchuan Road ...) ,  SHI Kaifang (CSIRO Land and Water Flagship, Clunies Ross Street, Canberra 2601, AUS) ,  SHI Kaifang (Key laboratory of Geographic Information Sci. (Ministry of Education), East China Normal Univ., 500 Dongchuan Road ...) ,  HUANG Chang (Coll. of Urban and Environmental Sciences, Northwest Univ., 1 Xuefu Road, Xi’an 710127, CHN)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 164  ページ： 142-154  発行年： 2015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： 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： 湿地浸水の時空間特性をマッピングすることは湿地環境と関連するフローラとフローラ研究において重要である。この目的の為に高頻度リモートセンシング画像が広く使われてきたが,相対的に低い空間分解能の制約がある。本研究は逆伝搬神経回路網(BP)と遺伝的アルゴリズム(GA)の統合に基づくIBPGAと呼ぶ新手法を,マルチスペクトルリモートセンシング画像から湿地浸水の超分解能マッピング(SMWI)の為に提案した。適合関数と統合探究戦略を含むIBPGA-SMWIアルゴリズムを開発した。IBPGA-SMWIを中国のPoyanghu湿地とオーストラリアのMacquarie湿地のLandsat TM/ETM+画像を用いて評価した。従来のSMWI手法に比べて,IBPGA-SMWIは目視と定量的評価の点でより正確な超分解能マッピング結果を生んだ。GA-SMWIに比べて,IBPGA-SMWIはSMWI精度を改善するだけではなく,アルゴリズムの収束速度を速めた。標準交叉率,BP交叉率,変異率に関するIBPGA-SMWIの感度分析も実施しこのアルゴリズム性能を吟味した。本研究の結果が湿地浸水マッピングにおける中-低分解能リモートセンシング画像用途を促進し,究極的に湿地環境研究を支援することを希望した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *モデル ,  *画像 ,  *湿地 ,  *地域 ,  *写像 ,  *モデリング ,  *性能評価 ,  高分解能 ,  時間分解能 ,  空間分解能 ,  スペクトル画像 ,  検証 ,  中華人民共和国 ,  オーストラリア連邦 ,  観測装置 ,  実用衛星 ,  速度
準シソーラス用語： *逆伝搬ニューラルネットワーク ,  *統合モデル ,  *リモートセンシング画像 ,  *浸水域 ,  *マッピング ,  高分解能画像 ,  マルチスペクトル画像 ,  モデル検証 ,  中国 ,  オーストラリア ,  Landsat TM ,  ETM+ ,  収束速度

分類 (4件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 伝搬 ,  神経回路網 ,  遺伝的アルゴリズム ,  統合 ,  リモートセンシング画像 ,  湿地 ,  浸水 ,  高分解能 ,  マッピング