文献

J-GLOBAL ID：201702257070903083   整理番号：17A1903296

オブジェクト指向手法によるGF-2画像のユーカリ情報抽出【JST・京大機械翻訳】

Extracting Eucalyptus information using GF-2 images based on an object-oriented method

著者 (5件)： Liang Wenhai (广西林業勘測設計院,广西 南寧,530000) ,  Liu Jikai (安徽科技学院,安徽 鳳陽,233100) ,  Zhang Wei (安徽科技学院,安徽 鳳陽,233100) ,  Li Xinwei (安徽科技学院,安徽 鳳陽,233100) ,  Zhong Shiquan (广西壮族自治区气象減災研究所/国家衛星气象中心遥感応用試験基地,广西 南寧,530022)
資料名： Zhejiang Nonglin Daxue Xuebao  (Zhejiang Nonglin Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 4  ページ： 721-729  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2747A  ISSN： 2095-0756  CODEN： ZNDXBB  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： 高分解能2号(GF-2)は中国で開発された空間分解能が最も高い民間用リモートセンシング衛星である。本論文では,森林資源情報のモニタリング能力を研究するために,本論文は,対象とする画像分析方法に基づいて,森林の情報抽出の知識規則を確立するために,対象物の画像分析法に基づいて,研究対象としての画像分析法を提案した。ユーカリの空間分布の正確な抽出を実現し、最終的にユーカリ林によって抽出されたユーザーの精度と生産者の精度はそれぞれ81.4%と86.4%に達した。結果は以下を示した。GF-2データに基づくユーカリ林の抽出精度は,林業資源の情報を迅速に正確に抽出することができ,それは,高い時空分解能のために,森林資源の変化のマルチスケール高精度検出のための重要なデータ源として使用することができた。図5,表4,参考文献25。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  *画像 ,  画像分析 ,  林業 ,  高分解能 ,  生産者 ,  *情報抽出 ,  空間分布 ,  *ユーカリ ,  中華人民共和国 ,  空間分解能 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： 高精度 ,  マルチスケール ,  森林資源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： forest measuration ,  GF-2 images ,  Eucalyptus ,  object-oriented

分類 (2件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： オブジェクト指向 ,  手法 ,  ユーカリ ,  情報抽出