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J-GLOBAL ID：201602217264594126   整理番号：16A0161038

中規模地形分類と地図作成におけるRSとGIS技術の応用:成都のロングカニ地区における事例研究【Powered by NICT】

The application of RS and GIS technology in meso-scale landscape classification and cartography: A case study in Longquanyi District of Chengdu

著者 (5件)： Ou Dinghua (Coll. of Resources,Sichuan Agricultural Univ., Chengdu) ,  Xia Jianguo (Coll. of Resources,Sichuan Agricultural Univ., Chengdu) ,  Zhang Li (Organization Dep. the CPC Committee of Longquanyi District of Chengdu City, Chengdu) ,  Ou Xiaofang (Coll. of Geosciences,Chengdu Univ. of Technol., Chengdu) ,  Zhao Zhi (Coll. of Management,Sichuan Agricultural Univ., Chengdu)
資料名： Shengtaixue Zazhi  (Shengtaixue Zazhi)
巻： 34  号： 10  ページ： 2971-2982  発行年： 2015年 
JST資料番号： W1466A  ISSN： 1000-4890  CODEN： SZAZEC  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： 景観と地図分類におけるRSとGISの応用を理解するために,Landsat-8OLI画像とASTER GDEMのデータはロングカニ地区,成都の景観分類と地図作成に使用した。結果は,ISODATAリモートセンシング画像の教師なし分類法は研究地域におけるタイプの景観を自動的に分類できることを示した。この方法は従来の分類における人工の主観的判断の影響を減少させるだけでなく,連続性および表面形態の漸進的変化を確実にする谷と浅い丘のような小規模地形タイプを識別できた。C5.0とMLCと比べ,QUESTは高い総合分類精度,カッパ係数,平均ユーザー確度,および分類の平均マッピング精度を示した。さらに,平均誤分類誤差と平均見逃しエラーはQUEST<C5.0<MLCの順序を示し,QUEST決定ツリー分類法は研究地域における土地利用/被覆タイプの分類に最良であることを示した。加えて,ArcGIS空間解析,地図作成技術とPythonプログラミングとの組合せにより,かなり強い実用性を示し,組合せ法をGISプラットフォームの一般的な機能の制約を克服し,マッピング効率を改善するかも知れない。ロングカニ地区は18種の景観タイプに分けた。景観分布特性は実際の地域景観パターンと一致した。ここでの結果は,QUESTリモートセンシング画像のディシジョンツリー分類,地理情報システムの空間的解析と地図作成,Pythonプログラミング技術の統合的応用は多重景観生態学的分類指標を考慮に入れると,調査地域で景観タイプ分類と地図を効率良く実現することを示唆する。RSとGIS技術は,中規模景観分類と地図製作における強い普及と利用価値を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 小規模 ,  画像 ,  利用者 ,  連続性 ,  *地図作成 ,  *中規模 ,  ディシジョンツリー ,  *事例研究 ,  地理情報システム ,  景観生態学
準シソーラス用語： 空間解析 ,  ArcGIS ,  分類法 ,  分類精度 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 景観  (RD04010N) ,  生態学一般  (EE01010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 中規模 ,  地形分類 ,  地図作成 ,  GIS ,  応用 ,  成都 ,  カニ ,  地区 ,  研究