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J-GLOBAL ID：201702289407359446   整理番号：17A1930834

UAVの高解像度画像に基づくポプラの樹冠抽出と関連性の研究に関する研究に基づき,以下の結果を得た。【JST・京大機械翻訳】

Study on Poplar Crown Extraction and Correlation Based on UAV High Resolution Image

著者 (4件)： Li Yun (南京林業大学南方現代林業協同創新中心,江蘇南京210037;南京林業大学林学院,江蘇南京210037) ,  Wen Xiaorong (南京林業大学南方現代林業協同創新中心,江蘇南京210037;南京林業大学林学院,江蘇南京210037) ,  She Guanghui (南京林業大学南方現代林業協同創新中心,江蘇南京210037;南京林業大学林学院,江蘇南京210037) ,  Lin Guozhong (南京林業大学南方現代林業協同創新中心,江蘇南京210037;南京林業大学林学院,江蘇南京210037)
資料名： Linye Kexue Yanjiu  (Linye Kexue Yanjiu)
巻： 30  号： 4  ページ： 653-658  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2425A  ISSN： 1001-1498  CODEN： LKYAEB  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： 【目的】本研究の目的は,データ収集のためのデータ源としての高解像度画像を取り上げて,ポプラの樹冠幅の抽出とDBHと林分蓄積の間の相関を研究して,UAVの森林調査技術のための考え方と方法を提供することであった。[方法]無人機の高解像度画像と現地調査データに基づき、オブジェクト指向法を用いて、ポプラの樹冠幅を分割し、抽出し、実地測定データにより、樹冠-胸高直径モデルを構築し、一次元材積表を用いてサンプルの蓄積量を計算し、相関分析と精度検証を行った。[結果]画像分割の効果は良好であったが、抽出した樹冠幅は実際の値より小さく、研究区の最適なポプラ樹冠幅の分割尺度は10、平滑度は0.1、コンパクト度は0.5であった。ポプラの樹冠幅と胸高直径は相関モデルを確立し,その中で一次方程式は最も良い適合性を示し,相関係数は0.75であった。モデルによって計算されたサンプルの蓄積と実測サンプルの蓄積による両側のT検定を行った結果、sig =0.058 > 0.05であり、両グループのデータの差異は顕著ではなかった。【結論】オブジェクト指向法を用いて,UAVの高解像度画像により,ポプラの樹冠情報を自動的に分割し,抽出することができ,良好な抽出効果を得た。画像を用いて平均樹冠幅を抽出し、樹冠幅-胸高相関関係モデルにより、胸高直径を得て、さらに林分蓄積の方法を推定することは森林資源調査の精度要求を満たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  *ハコヤナギ属 ,  胸高直径 ,  現地調査 ,  材積 ,  *樹冠 ,  無人機 ,  データ収集 ,  林分 ,  森林調査 ,  適応性 ,  相関係数
準シソーラス用語： 森林資源 ,  画像セグメンテーション ,  *高精細画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： unmanned aerial vehicle ,  high resolution image ,  poplar crown ,  forest volume

分類 (1件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  高解像度画像 ,  ポプラ ,  樹冠 ,  関連性 ,  研究