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J-GLOBAL ID：201702248447918551   整理番号：17A1389570

MaxEntモデル化における多時期アプローチ:土地利用/土地被覆変化検出のための新しいフロンティア【Powered by NICT】

A multi-temporal approach in MaxEnt modelling: A new frontier for land use/land cover change detection

著者 (7件)： Amici Valerio (Terra Data Environmetrics, Spin Off of the University of Siena, Via Bardelloni, 19, Monterotondo Marittimo, Grosseto, Italy) ,  Marcantonio Matteo (Department of Pathology, Microbiology, and Immunology, School of Veterinary Medicine, University of California, Davis, USA) ,  La Porta Nicola (Fondazione Edmund Mach, Research and Innovation Centre, via E. Mach 1, 38010, San Michele all’Adige, Trento, Italy) ,  La Porta Nicola (MOUNTFOR Project Centre, European Forest Institute, Via E. Mach 1, 38010 San Michele all’Adige, Trento, Italy) ,  Rocchini Duccio (Fondazione Edmund Mach, Research and Innovation Centre, via E. Mach 1, 38010, San Michele all’Adige, Trento, Italy) ,  Rocchini Duccio (Centre Agriculture, Food, Environment, University of Trento, via Mach 1, 38010, San Michele all’Adige, Trento, Italy) ,  Rocchini Duccio (Centre for Integrative Biology, University of Trento, Via Sommarive, 14, 38123 Povo, TN, Italy)
資料名： Ecological Informatics  (Ecological Informatics)
巻： 40  ページ： 40-49  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： 生態系の分布と機能の主要な運転者,土地被覆変化は空間と時間を越えた変化のパターンの高い多様性によって特徴づけられる。大量情報の変化を解析し,天然資源の適切な管理計画を開発する必要がある。本研究では,完全にリモート土地被覆分類および変化分析におけるMaxEntアルゴリズムをテストした。経験的例を提供するために,テスト領域として,紳士Trentino南チロル,南東イタリアアルプスを選択した。非試料採取地域のための発生の可能性を予測し,予測因子の最良サブセット(スペクトル帯)を決定するために,二枚のランドサット衛星画像(1976および2001)を分類した。1976と2001発生確率値の違いを表す各土地被覆クラスに対する差マップを構築した。変化解析のパターンに対処するため,著者らは差マップと地形変数を一緒にした。後者は土地利用変化の主な環境要因として,少なくともこの研究地域で,考慮した,気候変化に関連している。著者らの結果は,土地被覆クラスに適用し,選択されたアルゴリズムは,信頼性のあるデータを提供できることを示し,均質テクスチャ特性と表面反射率を持つクラスを参考にした。実施したモデルは満足できる予測性能を示し,考慮した二時間ステップの間の差の比較的明瞭なパターンを示した。現場データなしの中で,土地利用変化動力学に関するデータを得ることを可能にする方法論の開発は,土地計画と管理にとって極めて重要である。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： 衛星利用画像 ,  リモートセンシング ,  アルゴリズム ,  *モデリング ,  *土地 ,  気候変動 ,  生態系 ,  *モデル ,  *土地被覆 ,  *土地利用 ,  信頼性 ,  LANDSAT
準シソーラス用語： 土地利用変化 ,  土地被覆分類 ,  *土地被覆変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： GIS ,  土地被覆変化 ,  機械学習 ,  MaxEnt ,  確率分布 ,  リモートセンシング

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル化 ,  多時期 ,  土地利用 ,  土地被覆変化