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J-GLOBAL ID：201802242953807467   整理番号：18A0973636

土地被覆への変化の統計的モニタリング【JST・京大機械翻訳】

Statistical Monitoring of Changes to Land Cover

著者 (3件)： Zerrouki Nabil (LCPTS, Faculty of Electronics and Computer Science, University of Sciences and Technology Houari Boume ́dienne, Algiers, Algeria) ,  Harrou Fouzi (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia) ,  Sun Ying (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 6  ページ： 927-931  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 土地被覆の変化の正確な検出は,景観の動力学のより良い理解をもたらす。本論文では,リモートセンシングと放射測定データに基づく土地被覆の変化を検出するための信頼できる手法の開発について報告した。この手法は,土地被覆への変化の正確で信頼できる検出のために,多変量指数加重移動平均(MEWMA)チャートをサポートベクトルマシン(SVM)と統合する。ここでは,MEWMA方式を利用して,変化領域に対応する特徴を同定した。残念ながら,MEWMA方式は,実際の変化と誤った変化を区別することができない。変化がMEWMAアルゴリズムによって検出されるならば,著者らは,変化の型を同定するために検出された画素に対応する特徴に基づくSVMアルゴリズムを実行する。リモートセンシング変化検出データベースとSZTAKI空気変化ベンチマークデータセットを用いて,この手法の有効性を評価した。著者らの結果は,土地被覆への変化を検出する著者らのアプローチの能力を示した。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： サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  リモートセンシング ,  *土地被覆 ,  画素 ,  データベース ,  放射測定
準シソーラス用語： 変化検出 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 土地被覆 ,  統計 ,  モニタリング