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J-GLOBAL ID：201702232165811788   整理番号：17A0175139

SARに基づくカルスト地域におけるLUCCスペクトルの分類精度を改良した。【JST・京大機械翻訳】

IMPROVING KARST REGION LUCC SOECTRA CLASSIFICATION ACCURACY BASED ON SAR

著者 (5件)： Liao Juan (Institute of Karst,Guizhou Normal University) ,  Zhou Zhongfa (Institute of Karst,Guizhou Normal University) ,  Wang Kun (Institute of Karst,Guizhou Normal University) ,  Huang Zhiling (Institute of Karst,Guizhou Normal University) ,  Chen Quan (Institute of Karst,Guizhou Normal University)
資料名： Zhongguo Nongye Ziyuan yu Quhua  (Zhongguo Nongye Ziyuan yu Quhua)
巻： 37  号： 1  ページ： 50-56,79  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3157A  ISSN： 1005-9121  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： カルスト地域の複雑な地表形態による地面調査は,より低い精度と低い精度を持ち,リモートセンシングは,土地利用(LUCC)の利用と利用に及ぼす人間活動の影響を研究するための主要な手段である。本論文では,多重スペクトルデータとと-Xデータを用いて,マルチスペクトルリモートセンシングデータのLUCC分類の精度を改善し,異なる融合法による物体認識を比較した。結果は以下を示す。2種類のデータ間の融合はマルチスペクトルのスペクトル情報とHH分極データの豊富な構造とテクスチャの特徴を十分に利用し、異なる物体間のスペクトル差異を増強し、物体の分離性を向上させる。PCの融合とIHSの融合分類精度は,単独のマルチスペクトルデータ分類の精度よりも8%と13%高く,HH分極による植生含水量への感受性は高かった。「生け花」分布の乾燥地や草地,林地など植生被覆による土地利用タイプの区分精度が向上した。本研究は,表面情報抽出におけるHH分極データとマルチスペクトルデータ融合の応用を検討し,カルスト地域の土地利用分野におけるリモートセンシングデータの応用範囲を拡大した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地表面 ,  *スペクトル ,  情報抽出 ,  リモートセンシング ,  乾燥地帯 ,  物体認識 ,  データ融合 ,  土地利用 ,  草原 ,  含水量 ,  *カルスト地形
準シソーラス用語： リモートセンシングデータ ,  人間活動 ,  *分類精度 ,  *土地利用被覆変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SAR ,  ALOS ,  fusion ,  LAUCC ,  classification accuracy

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

タイトルに関連する用語 (6件)： SAR ,  カルスト ,  地域 ,  LUCC ,  スペクトル ,  分類精度