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J-GLOBAL ID：201602292992165178   整理番号：16A0340667

GF画像に基づく水情報抽出法の適用性【Powered by NICT】

Applicability of the water information extraction method based on GF-1 image

著者 (5件)： Duan Qiuya (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Meng Lingkui (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Fan Zhiwei (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Hu Weiguo (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Xie Wenjun (Water Information Center, the Ministry of Water Resources, Beijing)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 27  号： 4  ページ： 79-84  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 本論文では,GF-1画像のデータ特徴に従って水ベース情報抽出法の適用可能性研究を行った。最初に,これらの方法の長所と短所を分析し,比較するための水指数(正規化水指数,NDWI)閾値法,サポートベクトルマシン(SVM)法およびオブジェクト指向法をそれぞれ用いGF-1画像に基づくPoyang湖地域における水情報抽出実験を行った。第二に,漏えい,及び誤差ならびに抽出精度の速度の統計的解析は,異なるスケールと複雑さを代表的な2地域を選択することによって,参照としてこれら2水領域の手動解釈した。結果は,上記の3種類の方法の全てが両地域で高い精度をもち,単純な領域(領域1)の抽出精度は複雑な領域のものよりわずかに高い(領域2)を有することを示した;。これらの3の方法の比較研究は,SVM方法が,最も高い精度(99.4742%, 98.0993%),続いてオブジェクト指向手法(99.3164%, 97.8779%)を持ち,NDWI閾値法(99.1456%, 97.5900%)によることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 手作業 ,  湖沼 ,  正規化 ,  *情報抽出 ,  *画像 ,  サポートベクトルマシン ,  統計解析 ,  *適応性
準シソーラス用語： 比較研究 ,  オブジェクト指向 ,  適用可能性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 情報工学基礎理論一般  (JB01000T) ,  通信網  (ND07030A) ,  洪水対策  (RC12040I) ,  太陽エネルギー利用機器  (QE05020H) ,  湖沼学,河川学  (DC07050J) ,  極光  (DC04090G) ,  物理化学一般  (CB01010X) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  トラヒック理論  (ND02040C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 水 ,  情報抽出 ,  適用性