文献

J-GLOBAL ID：201702238541233177   整理番号：17A1558476

ランドサット画像からの農地場塊の検出【Powered by NICT】

Detection of cropland field parcels from Landsat imagery

著者 (3件)： Graesser Jordan (Department of Geography, McGill University, Montreal, QC H3A2K6, Canada) ,  Graesser Jordan (Department of Earth and Environment, Boston University, 685 Commonwealth Avenue, Boston, MA 02215, USA) ,  Ramankutty Navin (UBC School of Public Policy and Global Affairs and Institute for Resources, Environment, and Sustainability, University of British Columbia, 6476 NW Marine Drive, Vancouver, BC V6T1Z2, Canada)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 201  ページ： 165-180  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 世界的な農業の拡大に減速,土地限界,改善された技術,および特定の作物の要求により拍車が増加する農業強化につながっている。農業拡大は精査されているが,農地系内の変化にあまり注目されていない。農地推定を改善し,南アメリカ全域の農業のスケールをより良く時間Landsat画像から個々の農地場塊を検出する方法を示した。法はマルチスペクトル画像のエッジ抽出とマルチスケールコントラストLandsat表面反射率気候データ記録(CDR)製品を用いた適応ヒストグラム等化(CLAHE)と適応しきい値制限から構成されている。2000/2001全耕作地面積の約82%が南アメリカ地域を横断してこの方法を試験し,2000年1月1日2001年8月1日時間枠にLandsat時系列複合材料を用いた。セマティック精度評価は91%の全体的な農地fスコアを示したが,5480場のオブジェクトベース評価は低い幾何学的誤差を示した。結果は,Landsat時系列は,南アメリカにおける農地を正確に推定するために用いることができ,一組当りの推定の低い幾何学的誤差は,大面積上の提案した方法の適用性を強調することを示した。提案アプローチでは,広い地理的規模にわたり農業変化を分析する新しい技術を提供する。半自動現場抽出アプローチを用いた多時期Landsat画像を用いて,高精度での農業変化を監視,南アメリカを横切る地域農業の拡大と強化動力学の理解を深めることができる。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： *農地 ,  農業 ,  複合材料 ,  南アメリカ ,  *LANDSAT ,  適応性 ,  土地 ,  *画像 ,  地理学 ,  農作物 ,  エッジ検出
準シソーラス用語： 地域農業 ,  高精度 ,  精度評価 ,  マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 農地 ,  フィールド ,  ランドサット ,  南アメリカ

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ランドサット ,  農地 ,  塊