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J-GLOBAL ID：201702225780231052   整理番号：17A1098685

土地被覆変化予測過程における偶発的及び認識論的不確実性の伝搬【Powered by NICT】

Propagating aleatory and epistemic uncertainty in land cover change prediction process

著者 (5件)： Ferchichi Ahlem (RIADI Laboratory, National School of Computer Sciences, University of Manouba, Tunisia) ,  Boulila Wadii (RIADI Laboratory, National School of Computer Sciences, University of Manouba, Tunisia) ,  Boulila Wadii (ITI Department, Telecom-Bretagne, Brest, France) ,  Farah Imed Riadh (RIADI Laboratory, National School of Computer Sciences, University of Manouba, Tunisia) ,  Farah Imed Riadh (ITI Department, Telecom-Bretagne, Brest, France)
資料名： Ecological Informatics  (Ecological Informatics)
巻： 37  ページ： 24-37  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3323A  ISSN： 1574-9541  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衛星リモートセンシングの目的は,時間にわたる土地被覆変化(LCC)を予測または特性化することである。,確率分布と土地被覆の変化を記述することができた。しかし,これらの変化の自然変動,常に可能ではないについて十分な知識を必要とする。一般に,不確実性は偶然および認識的に細分化される。主な問題は,古典的確率理論は,すなわち,それらの両方が確率分布で記述されている表現される方法で偶然および認識的不確実性の間の明確な区別をしないことである。本論文の目的は,信念関数理論を用いたLCC予測プロセスの入力パラメータ(衛星画像オブジェクトから抽出された特徴)とモデル構造の両方に関連した偶然および認識的不確実性を伝搬することである。これは土地被覆の将来変化の不確実性を有意に低下させるであろう。本研究では,次の16年間(2030~年)のためのカイロ,エジプトにおける土地被覆の変化予測は1987および2014年の多時間Landsat TM5の衛星画像を用いた予想される。LCC予測モデルの結果は,農業の15%と砂漠の6.5%が2030年に都市化することを示した。信念関数理論に基づく提案手法では,不確定性を削減し,予測精度を改善する可能性があり,LCC分析に適用可能であると結論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率論 ,  *土地被覆 ,  *予測 ,  農業 ,  砂漠 ,  衛星利用画像 ,  キャラクタリゼーション ,  *不確実性 ,  都市化 ,  確率分布 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  信念関数 ,  衛星リモートセンシング ,  *土地被覆変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： LCC予測 ,  偶然性認識論的不確実性 ,  入力パラメータ不確実性 ,  モデル構造の不確実性 ,  パラメータモデリング ,  パラメータ推定 ,  相関解析 ,  不確実性伝搬。

分類 (2件)： 工業・技術設計  (HA05000Q) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 土地被覆変化 ,  予測 ,  過程 ,  認識論 ,  不確実性 ,  伝搬