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J-GLOBAL ID：201802225680651554   整理番号：18A0675001

高分リモートセンシングデータに基づく昌吉市における綿花面積の識別研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Cotton Area Identification of Changji City based on High-revolution Remote Sensing Data

著者 (2件)： Zhang Jiaqi (新疆農業大学 草業与環境科学学院,新疆烏魯木斉,830052) ,  Wu Hongqi (新疆農業大学 草業与環境科学学院,新疆烏魯木斉,830052)
資料名： Tianjin Nongye Kexue  (Tianjin Nongye Kexue)
巻： 23  号： 10  ページ： 55-60  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3366A  ISSN： 1006-6500  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： 本論文では、高いリモートセンシングデータを用いて、綿花の栽培面積を広く抽出する方法を検討した。本研究では、昌吉市を研究区とし、高得点一号(GF-1)リモートセンシング画像に基づき、現地調査の2015年の吉吉市作物の栽培情報を利用し、異なる監督分類方法を選択し、耕地のマスクを加えて、昌吉市の綿花識別の最適識別時期と最適識別方法を分析した。結果により、綿花とその他の栽培作物の分離程度が最も良いのは7月で、綿花栽培面積の最適識別月は7月、サポートベクトルマシン分類法の全体精度は最も高く、全体の精度は95.24%、Kappa係数は0.935であることが分かった。綿の作付面積の抽出は6つのピクセルが最小になる時に最も良い結果を得た。高分解能リモートセンシング画像の7月に,SVM分類法によって得られた2015年におけるGongji市の綿面積は15974hm2であり,ワタの面積抽出精度は95.79%であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高分解能 ,  *栽培 ,  サポートベクトルマシン ,  現地調査 ,  農地 ,  農作物 ,  画素
準シソーラス用語： SVM分類 ,  分類法 ,  リモートセンシング画像 ,  スコア ,  作付面積 ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  繊維料作物  (FC03077U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高 ,  リモートセンシングデータ ,  綿花 ,  面積 ,  識別 ,  研究