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J-GLOBAL ID：201702235464974641   整理番号：17A0071420

典型的森林植生のハイパースペクトル特性の識別【JST・京大機械翻訳】

Identification of hyperspectral features for subalpine typical vegetation in the upper reaches of the Minjiang River

著者 (7件)： Dai Xiaoai (State Key Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing and GIS, Chengdu University of Technology) ,  Jia Hujun (State Key Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing and GIS, Chengdu University of Technology) ,  Zhang Xiaoxue (State Key Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing and GIS, Chengdu University of Technology) ,  Wu Fenfang (Editorial Board of Geomatics and Information Science of Wuhan University) ,  Guo Shouheng (State Key Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing and GIS, Chengdu University of Technology) ,  Yang Wunian (State Key Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing and GIS, Chengdu University of Technology) ,  Yang Ye (State Key Laboratory of Geo-spatial Information Technology, Ministry of Land and Resources/Institute of Remote Sensing and GIS, Chengdu University of Technology)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 28  号： 3  ページ： 174-180  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： ハイパースペクトルデータ分類の応用において,地上物体のスペクトル特性の解析は,オブジェクトの分類と検索の基礎的作業である。本稿では,イネ科,斑竹,,,,,,,およびヤシの5つの種を含む5つのMINJIANGの植生のスペクトルを測定し,ハイパースペクトル類似性の測定パラメータを確立した。例えば、EUCLID距離(EUCLIDEAN DISTANCE、ED)、スペクトル角度(SPECTRAL ANGLE と,SAM)、スペクトル情報発散(SPECTRAL INFORMATION DIVERGENCE,SID)、SIDとSAM混合SID(TAN)及びDOUGLAS-普克アルゴリズムに基づくスペクトル次元縮小距離(SPECTRAL DISTANCE BASED ON DOUGLAS-PEUCKER,SDDP)計量アルゴリズムである。亜高山性森林植生の識別能力を定量的に分析した。研究結果は以下を示す。5種類の亜高山森林植生のスペクトル特性の差異は主にスペクトル曲線の反射ピークと谷の位置に現れた。EDは,冷水花の相対スペクトル識別確率が最も高かった。SIDとSIDは,斑竹とシダに対して最も高い識別確率を示した。CUNNINGHAMIA LANCEOLATAに対するSDDPの認識確率は最も高かった。SAM,,,ED,SID(TAN)およびSIDの5つのスペクトル類似性測度は,それぞれ,1.51,1.59,1.61,2.16および2.18であり,それは,スペクトル角度マッピングが高い認識能力を持つことを示した。DOUGLAS-普克スペクトル検索アルゴリズムは,スペクトル曲線の特徴ベクトルを抽出することによって類似性測度を行い,スペクトル検索の時間周波数を低減し,類似の認識能力を保証する条件の下で,プログラムの検索効率を大幅に向上させることができる。それは,ハイパースペクトル特性のマッチングと検索のための迅速かつ効率的な演算子である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  イネ科 ,  スペクトル次元 ,  測度 ,  *スペクトル ,  検索効率 ,  類似性
準シソーラス用語： 時間周波数 ,  特徴ベクトル ,  検索アルゴリズム ,  スペクトル曲線 ,  *スペクトル特性 ,  ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル ,  *森林植生 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： subalpine forest vegetation ,  hyperspectral remote sensing ,  spectral similarity ,  upper reaches of the Minjiang River

分類 (4件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 森林植生 ,  ハイパースペクトル ,  識別