多時期Landsat画像を用いた日本の稲作地域マッピングのための半自動分類法【JST・京大機械翻訳】

Sakamoto Toshihiro; Sprague David S.; Okamoto Katsuo; Ishitsuka Naoki

文献

J-GLOBAL ID：201802214521927256 整理番号：18A0940687

多時期Landsat画像を用いた日本の稲作地域マッピングのための半自動分類法【JST・京大機械翻訳】

Semi-automatic classification method for mapping the rice-planted areas of Japan using multi-temporal Landsat images

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巻： 10 ページ： 7-17 発行年： 2018年
JST資料番号： W3080A ISSN： 2352-9385 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)

日本のイネ栽培地域は,国内の米消費の減少とともに連続的に減少した。リモートセンシング技術は,放棄されているか,または高地作物農業に変換された水田の場所を調査するための最新の公共データを提供するために不可欠である。本研究では,複雑な対話型手動操作を用いることなく,日本のイネ植え付け地域の空間分布を一貫して監視するための閾値水指標を決定するために,多重時間Landsatデータを用いた簡単な方法を提案した。この方法は,手動で選択した訓練データを用いた統計解析に基づく閾値水指数を半自動的または自動的に決定する従来の方法と比較し,洪水と非冠水ピクセル間のヒストグラム分布情報の差をより簡単にした。6つの水指数を比較した後に,緑と短波赤外反射率から計算した正規化差分水指数は,最低推定誤差(RMSE=203ha)を有するイネ植え付け地域を同定するときに最も良く機能した。また,提案した方法は,以前の方法よりも小サイズ水田に対して高い感度を有し,特に,谷地域に沿って分布する多くの狭いイネを植えた地域を含むLandsatデータを用いた場合には,より高い感度を有することが分かった。提案した手法は,日本の大地域をカバーする複数のLandsat画像を横切る水田の利用状況を一貫してチェックすることを可能にした。提案した方法は,政府によって発行された国土数値情報のような他の利用可能な土地利用データから可能でない高地作物農業のために使用されている水田に正確に導くことができることを確認した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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