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J-GLOBAL ID：201702226395121113   整理番号：17A1400217

多時期L,C-およびXバンドSARデータを用いた湿潤熱帯森林モニタリング【Powered by NICT】

Humid tropical forest monitoring with multi-temporal L-, C- and X-band SAR data

著者 (6件)： Deutscher Janik (Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH, Graz, Austria) ,  Gutjahr Karlheinz (Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH, Graz, Austria) ,  Perko Roland (Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH, Graz, Austria) ,  Raggam Hannes (Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH, Graz, Austria) ,  Hirschmugl Manuela (Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH, Graz, Austria) ,  Schardt Mathias (Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH, Graz, Austria)
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： EOと湿潤熱帯森林モニタリングは頻繁な雲被覆と急速な森林再成長によって制限される。両者は時間的高密度SAR画像スタックを用いて克服することができる。熱帯森林擾乱をマッピングするための多時期SARデータスタックの変動係数を用いる方法を提示した。SARデータ前処理と森林変化検出ワークフローは記載と図示をした。法は,コンゴ共和国における湿潤熱帯森林サイトで試験した。この試験地では,三つの異なるSARセンサからのデータ:ALOS PALSAR,Sentinel 1とTerraSAR-Xを用いた。森林擾乱地図は視覚的解釈によりバリデートし,地球規模の森林監視からの利用可能なLandsatに基づく湿潤熱帯森林撹乱警報と比較した。0.5haより大きなプロットのための変化地図作成精度は非常に高く,Sentinel 1のためのALOS PALSAR,TerraSAR Xで96%と98%の76%であった。Sentinel 1では,生産者精度は異なる森林擾乱タイプに対して導出した。総合精度は81.8%であり,アブラヤシプランテーションと焼失面積の森林伐採が最大値を示した。結果は湿潤熱帯森林撹乱警報層の精度,全参照地域の85.6%を検出すると類似していた。も結果レベルに及ぼす擾乱地図の融合が可能であることを示した。提示された方法は近実時間処理し,光学EOデータと複合加工に適用できる。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： 実時間処理 ,  警報 ,  センサ ,  ワークフロー ,  視覚 ,  *熱帯林 ,  地図作成 ,  伐木
準シソーラス用語： ALOS ,  森林撹乱 ,  森林監視 ,  変化検出 ,  SAR画像 ,  *湿潤熱帯 ,  *多時期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多時期 ,  Xバンド ,  SAR ,  湿潤 ,  熱帯森林 ,  モニタリング