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J-GLOBAL ID：201702224884390891   整理番号：17A0967174

高密度都市のためのリモートセンシングに基づく局地気候帯マッピングの問題と課題【Powered by NICT】

Issues and challenges of remote sensing-based local climate zone mapping for high-density cities

著者 (4件)： Xu Yong (Institute of Future Cities (IOFC), The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Ren Chao (Institute of Future Cities (IOFC), The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Cai Meng (Institute of Future Cities (IOFC), The Chinese University of Hong Kong, China) ,  Wang Ran (Institute of Future Cities (IOFC), The Chinese University of Hong Kong, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JURSE  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： 局所気候帯(LCZ)分類システムは,都市ヒートアイランド解析のような,都市気候研究のための標準組織化原理の都市構造は都市の土地表面特性に従って17標準LCZクラスに分類されるを提供し,土地利用と土地被覆のような。LCZの標準定義に基づいて,自由に利用可能なLandsat衛星データは世界中の都市のLCZマップを生成するために使用されてきた。本研究では,高密度都市のための既存の方法の性能を評価し,更なる応用のための主要問題,課題および可能な解決策を検討することを目的とした。著者らの実験結果は,三つの主要因子,訓練試料,入力特徴,使われる分類器を含めて,最終マッピング結果に決定的な影響を持つことを示した。特に,複雑な都市シナリオと結合した低品質訓練試料は,低品質LCZマッピング結果を生成する傾向があった。LCZマッピングの結果を改善するために,将来の応用のために行ったいくつかの実際的な解決策と提言。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： 土地利用 ,  品質 ,  都市構造 ,  *都市 ,  土地被覆 ,  土地 ,  都市気象 ,  表面性状 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 衛星データ ,  都市ヒートアイランド ,  *局地気候 ,  *高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  リモートセンシング ,  局地気候 ,  マッピング