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J-GLOBAL ID：201802235162947375   整理番号：18A0029188

メキシコの環境解析に適用した多数のリモートセンシングデータセットのための同定モデル【Powered by NICT】

Identification model for large remote sensing datasets applied to environmental analysis within mexico

著者 (1件)： Villalon-Turrubiates Ivan E. (Instituto Tecnolo ́gico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO), Universidad Jesuita de Guadalajara Perife ́rico Sur Manuel Go ́mez Mori ́n 8585, 45604 Tlaquepaque Jalisco Me ́xico)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGARSS  ページ： 3019-3022  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特定の地理的領域からのリモートセンシング特徴を同定するための分類法は,マルチスペクトルデータに基づいており,クラス記述のためのピクセル統計量を用いた正確な同定モデルを用いて達成できた。この方法論は,マルチスペクトル同定モデルと呼ばれている。メキシコ内の領域のための環境と土地利用解析を実行する目的で大規模リモートセンシングデータセット(SPOT-5衛星センサから得られたマルチスペクトル画像)に適用したこの特別な方法論を提示し,処理時間と計算負荷を改善するための高速コンピューティング技術を利用した。得られた結果は,分類手法の効率を調査するためにリアル・マルチスペクトルシーン(高分解能光学画像)を用いた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高分解能 ,  センサ ,  画素 ,  統計量 ,  地理学 ,  土地利用 ,  加工時間 ,  光学画像 ,  *リモートセンシング ,  *メキシコ合衆国
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  マルチスペクトル画像 ,  多重スペクトル ,  分類法 ,  *環境分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： メキシコ ,  環境解析 ,  リモートセンシング ,  データセット ,  同定 ,  モデル