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J-GLOBAL ID：201702219624564316   整理番号：17A1400184

Sentinel-2画像時系列を用いたフランス南西部における森林のマッピング樹種【Powered by NICT】

Mapping tree species of forests in southwest France using Sentinel-2 image time series

著者 (6件)： Karasiak N. (DYNAFOR Lab., INRA, BP 52627, 31326 Castanet Tolosan Cedex, France) ,  Sheeren D. (DYNAFOR Lab., INRA, BP 52627, 31326 Castanet Tolosan Cedex, France) ,  Fauvel M. (DYNAFOR Lab., INRA, BP 52627, 31326 Castanet Tolosan Cedex, France) ,  Willm J. (DYNAFOR Lab., INRA, BP 52627, 31326 Castanet Tolosan Cedex, France) ,  Dejoux J.-F. (CESBIO Lab., CNES-IRD-CNRS-UPS, 31401 Toulouse, France) ,  Monteil C. (DYNAFOR Lab., INRA, BP 52627, 31326 Castanet Tolosan Cedex, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MultiTemp  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,温帯林における樹種を同定するための新しい衛星Sentinel 2(S2)画像の可能性を調べた。十四樹種は2181参照画素による冬2015秋から2016に対する獲得十一S2画像から分類した。二データセットを比較した:(1)10m VNIR画像のみを含む4バンドデータセットと(2)20mで赤端とSWIRバンドを含む10バンドデータセット,10mで再抽出された。三標準教師つきアルゴリズムを試験した:三カーネル関数を用いたSVM(サポートベクトルマシン,ランダムフォレスト,勾配ブースト木。考慮データセットとアルゴリズムに依存して,非常に高い性能(Cohenのカッパ0.92~0.97)を得た。ブラックパインとダグラスモミは最も混乱した種(それぞれ0.81と0.74のF1スコア)であった。ポプラおよびレッドオークのような栽培植林が最良の予測した(両方とも0.99のF1スコア)。SVMRBFは他の分類器を系統的に優れている。これらの最初の結果は,森林生態系における樹種の分布をマッピングするための新しいSentinel-2光学画像の高い可能性を示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 光学画像 ,  ダグラスモミ ,  冬 ,  サポートベクトルマシン ,  *画像 ,  ハコヤナギ属 ,  *フランス共和国 ,  画素 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 森林生態系 ,  植林 ,  スコア ,  温帯林 ,  *樹種 ,  *時系列画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像時系列 ,  フランス ,  森林 ,  マッピング ,  樹種