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J-GLOBAL ID：201802236769891571   整理番号：18A2039594

作物分類マップのためのオブジェクトベースの後処理法【JST・京大機械翻訳】

Object-Based Postprocessing Method for Crop Classification MAPS

著者 (5件)： Lavreniuk Mykola (Space Research Institute NASU-SSAU, Kyiv, Ukraine) ,  Kussul Nataliia (Space Research Institute NASU-SSAU, Kyiv, Ukraine) ,  Shelestov Andrii (Space Research Institute NASU-SSAU, Kyiv, Ukraine) ,  Dubovyk Olena (Center for Remote Sensing of Land Surfaces (ZFL), University of Bonn, Bonn, Germany) ,  Low Fabian (MapTailor Geospatial Consulting GbR, Bonn, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 7058-7061  発行年： 2018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： 本論文では,農業土地利用マップを改善するために特別に調整されたオブジェクトベースのポスト分類フィルタリングのための新しい方法を提案した。それは,土地被覆変化と作物輪作違反,地域推定と作物収量予測の検出のような他の適用作業を解決することに有意な影響を持っている。この方法の主なアイデアは,分類マップを別々のオブジェクト(同じクラス値を持つピクセルのグループ)に分割し,それぞれのクラスの特異性を独立に考慮して,それらの特性を調べることである。分類後フィルタリングにおける最も挑戦的なタスクは,異なるフィールド間のエッジと境界を保存している。しばしばこれらの境界は狭く,いくつかの従来のフィルタはこのような雑音を処理し,それらを除去する傾向がある。これに対処するために,著者らの方法は,Sobelアルゴリズムの修正版に基づいて,作物圃場のようなオブジェクトの境界を同定する。この方法の精度と有効性を試験し,精度評価と視覚比較に基づいて他の方法と比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 作物収量 ,  予測 ,  フィルタリング ,  *後処理 ,  フィルタ ,  輪作 ,  土地利用 ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  *農作物 ,  画素 ,  雑音 ,  農業
準シソーラス用語： 精度評価 ,  特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 作物 ,  分類 ,  マップ ,  オブジェクト ,  処理法