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J-GLOBAL ID：201802231843694657   整理番号：18A0130469

オーストラリア,タスマニアの低地天然草原コミュニティのマッピングのためのLandsat ETM+とWorldView-2衛星画像のオブジェクトベースのランダムフォレスト分類【Powered by NICT】

Object-based random forest classification of Landsat ETM+ and WorldView-2 satellite imagery for mapping lowland native grassland communities in Tasmania, Australia

著者 (3件)： Melville Bethany (University of Tasmania, School of Land and Food, Churchill Avenue, Hobart, Tasmania, 7000, Australia) ,  Lucieer Arko (University of Tasmania, School of Land and Food, Churchill Avenue, Hobart, Tasmania, 7000, Australia) ,  Aryal Jagannath (University of Tasmania, School of Land and Food, Churchill Avenue, Hobart, Tasmania, 7000, Australia)
資料名： International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation  (International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation)
巻： 66  ページ： 46-55  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3181A  ISSN： 1569-8432  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)

抄録/ポイント： タスマニアミッドランド地域で発見された低地天然草地群落の三種類の同定と地図作成のためのランダムフォレスト分類手法を提案した。これら群集に割り当てられた高い保存優先度のために,コミュニティ程度の正確で頻繁に更新可能マップを導出するために使用できる適切なデータセットを同定するための必要性が増加した。そこで本論文では,これらの群集をマッピングするための最も適切なデータセットを同定する手段としての反復分類と統計的有意性試験を用いる方法を提案した。二データセットを取得し,分析した;Landsat ETM+シーン,WorldView 2シーン2010からである。訓練と検証データを既存のフィールドデータセットからk(k=50)法を用いてサブセットをランダムにした。Poa labillardierei,Themeda triandraおよび低地野草地複雑な群集は,乾燥森林と農業に加えて同定された。ランダムに割り当て点の各サブセットに対して,ランダムフォレストモデルは,各データセットに基づいて訓練され,対応する画像を分類するために使用した。検証はモデルを訓練するために使用されていない独立したサブセットからの逆格子点を用いて行った。最終訓練と分類精度は各衛星データセット1クラス平均として報告した。分散分析(A NOVA)は,分類精度は二データセット間の,分類間で異なっていたかどうかを決定するために行われた。結果は54%と87%の間の平均クラス精度を示した。クラス精度については,乾燥森林とThemeda草地クラスのためのデータセットの間で有意に異なった,より高い平均分類精度を示すWorldView 2データセットであった。本研究の結果は,リモートセンシングはタスマニアミッドランドの低地天然草原コミュニティの同定のための実行可能な方法であり,反復分類と統計的に有意な試験は,植生群落マッピングのための最適データセットを同定するために使用できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 農業 ,  地図作成 ,  *低地 ,  *衛星利用画像 ,  リモートセンシング ,  部分集合 ,  *草原 ,  *タスマニア州 ,  分散分析 ,  *コミュニティ ,  野草 ,  群落
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *ランダムフォレスト ,  *ETM+ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 天然草原 ,  ランダム森林 ,  k重交差検証法 ,  オブジェクトベース画像解析

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (12件)： オーストラリア ,  タスマニア ,  低地 ,  草原 ,  コミュニティ ,  マッピング ,  LANDSAT ,  ETM+ ,  衛星画像 ,  オブジェクト ,  ランダムフォレスト ,  分類