文献

J-GLOBAL ID：201702254969561889   整理番号：17A0232580

HJ-1A/Bデータおよび時系列MODIS NDVIデータから抽出した時間的特性を用いた目標ベースの水稲地図作成

Object-Based Paddy Rice Mapping Using HJ-1A/B Data and Temporal Features Extracted from Time Series MODIS NDVI Data

著者 (4件)： SINGHA Mrinal (Univ. Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  SINGHA Mrinal (Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Beijing, CHN) ,  WU Bingfang (Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Beijing, CHN) ,  ZHANG Miao (Inst. of Remote Sensing and Digital Earth, Beijing, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年01月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水稲の正確でタイムリーな地図作成は食品安全と環境の持続可能性にとって不可欠である。本検討は微細な分解能データの目標ベースの水稲分類を目指して粗い分解能データから抽出した時間的特性の有効性について評価した。最初に粗い分解能植生指標データを微細な分解能データと融合させて,時系列の微細な分解能データを作り出した。時間的特性をこの融合データから抽出し,多スペクトルデータを追加して分類精度を向上させた。時間的特性は農作物の成長情報を提供する一方,多スペクトルデータは水稲の形態変化を提供した。達成できた全体的分類精度とκ係数はそれぞれ84.37%と0.68であった。本結果は時間的特性の利用が単一デーの多重スペクトル画像の全体的分類精度を65.62%から84.37%まで18.75%向上できることを示した。水稲分類の最小感受性(MS)も改良された。比較の結果,地図で表された水田面積は地区レベルで農業統計に類似することが分かった。本研究はより高い分類精度を達成するための特徴選択の重要度も明らかにした。これらの結果は正確な水稲分類における時間的とスペクトル的特性の組み合わせ利用の可能性を実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *水稲 ,  *地図作成 ,  指標 ,  測定精度 ,  特徴選択 ,  データ融合 ,  気象衛星 ,  正規化植生指数 ,  栽培 ,  栽培管理
準シソーラス用語： HJ-1A ,  MODIS NDVI ,  植生指標 ,  水田稲作 ,  分類精度

分類 (1件)： 稲作  (FC03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時系列 ,  MODIS ,  NDVI ,  目標 ,  水稲 ,  地図作成