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J-GLOBAL ID：201602231657806453   整理番号：16A0424136

ハイパースペクトルデータを用いた植生指標画像作成支援を目的としたバンド選定アルゴリズムの一提案

A Hyperspectral Band Selection Algorithm for NDVI Mapping

著者 (1件)： 小島尚人 (東京理大 理工)
資料名： 日本リモートセンシング学会誌  (Journal of the Remote Sensing Society of Japan)
巻： 36  号： 2  ページ： 136-151  発行年： 2016年04月25日 
JST資料番号： X0714A  ISSN： 0289-7911  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 植生の調査にリモートセンシングデータを利用する試みが多い。近年,ハイパースペクトルデータの利用が注目されているが,NAVI画像を作成する上で検討課題が多い。本報では,EQ-1衛星に搭載されたハイパースペクトルデータを用いて,「NAVI画像を作成する場合の有効バンド選定」支援を目的とし,因子分析を取り入れた有効バンド選定アルゴリズムを提案し,その有効性を示した。本研究では,航空写真,フォールスカラー画像,現存植生図を併用し,他覚的な視点から定性・定量評価を実施した。FHSアルゴリズムを用いてREDとNIRバンドを選定すれば,ノイズバンド選定を避け,過大・過小評価側にならないNAVI画像を作成できることを示した。なお,本研究で提示したバンド選定アルゴリズム(FHSアルゴリズム)は,衛星ハイパースペクトルデータだけでなく,ハンディタイプのハイパースペクトルカメラから得られるデータのバンド選定にも適用できる。

シソーラス用語： 植生 ,  *指標 ,  調査 ,  リモートセンシング ,  航法装置 ,  *測定データ ,  スペクトル画像 ,  人工衛星 ,  因子分析 ,  アルゴリズム ,  近赤外スペクトル ,  空中写真
準シソーラス用語： NIRスペクトル ,  ナビシステム ,  *ハイパースペクトルデータ ,  航空写真 ,  植生マッピング ,  *植生指標 ,  *植生図 ,  植生調査

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (18件)：

• 1) The Remote Sensing Society of Japan (ed.) :Remote Sensing, An Introductory Textbook, Maruzen Planet Co., Ltd., pp. 205-211, 2013.
• 2) 日本リモートセンシング研究会編 : 新編リモートセンシング用語辞典,共立出版(株),pp. 23,1989年.
• 3) Jhones, H. G., Vaughhan, R. A. 著,久米 篤,大政謙次 : 植生のリモートセンシング,森北出版(株)pp. 210-217,2013年.
• 4) 田中 豊,脇本和昌 : 多変量統計解析法,(株)現代数学社,pp. 179-199,1984年.
• 5) 井上吉雄 : ハイパースペクトルデータを用いた正規化分光指数NDSIマップおよび波長選択型PLSによる植物·生態系変量の評価,-米粒タンパク含有量·クロロフィル濃度·バイオマス評価を事例として-,日本リモートセンシング学会誌,28 (4),pp. 317-330,2008年.

タイトルに関連する用語 (8件)： ハイパースペクトルデータ ,  植生 ,  指標画像 ,  支援 ,  バンド ,  選定 ,  アルゴリズム ,  提案