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J-GLOBAL ID：201702256365694289   整理番号：17A1482649

マルチスペクトルMODISデータを用いた湿地領域抽出のための新しい戦略【Powered by NICT】

A novel strategy for wetland area extraction using multispectral MODIS data

著者 (3件)： Bansal Sangeeta (University School of Environment Management, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi 110078, India) ,  Katyal Deeksha (University School of Environment Management, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi 110078, India) ,  Garg J.K. (University School of Environment Management, Guru Gobind Singh Indraprastha University, Delhi 110078, India)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 200  ページ： 183-205  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： MODIS(中分解能撮像分光放射計)は36スペクトルバンドにおける情報を提供する画像センサ搭載Terra/Aquaプラットフォームである。高データ次元性と高バンド間相関に起因する特徴のスペクトル混合は,MODISデータの解析における最大の課題となっている。この観点から,本研究は,粗い分解能のMODIS(1km)データを用いた湿地面積のための信頼性の高い最大情報を抽出するためのデータの次元を低減するために主成分分析(PCA),バンドに対するバンド相関(BTBC)分析,段階的判別分析(SDA),と分離可能性解析を含む新しい戦略の開発を試みた。PCAはデータの変動性を説明し,データ冗長な情報を除去するBTBC解析は,湿地マッピングに適した最良のバンドを提供する高い相関バンドを根絶するSDAは,異なるMODISバンドの識別力他のクラスから湿地を識別するためのを評価した。さらに,正規化植生指数(NDVI)と湿地モデル指標(WMI)も研究に組み込まれた分類精度を改善した。最後に,分離解析は,選択したMODISバンドと指標を最適化した。厳密なデータマイニングの結果は,MODIS(1km)データ(22光MODISバンド,NDVIとWMI)の24入力層のうち,わずか4入力層(WMI,NDVI,MODISバンド-NIRバンド2とSWIRバンド6)は湿地の描写とマッピングのための最も適していることを明らかにした。本研究では,WMIの使い方,赤外(SWIR)MODISバンド可視と短波長の組み合わせで新しく開発された指標を確証し,最適入力層は,他の土地利用クラスタイプ(不毛地,農地,河川/運河/河川,森林,荒地/渓谷または河川陸)から湿地を分離した。MODIS(1km)データを用いて地図化湿地面積の大きさは,Uttar Pradesh,インドの全地理学的面積の0.44%(2010 2011) 0.46%(2011 2012)2010 2011 105,053ha~111,479haに2011 2012会計のことが観察された。季節的には,モンスーン季は92%の全体的精度で最大湿地面積を示したが,夏季は両試料採取年間総合精度85%から87%に変化させた最小湿地面積を示した。本研究の出力は,湿地面積推定を改善するが,大面積にわたる湿地における気候変動予測のための重要な入力を提供するために容易である。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： *湿地 ,  インド ,  河川 ,  信頼性 ,  正規化植生指数 ,  最適化 ,  主成分分析 ,  土地利用 ,  モデル ,  *スペクトル ,  気候変動 ,  判別分析 ,  農地 ,  分解能
準シソーラス用語： *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 湿地 ,  MODIS ,  データマイニング ,  分離可能性解析 ,  湿地モデル指標

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチスペクトル ,  MODIS ,  湿地 ,  領域抽出 ,  戦略