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J-GLOBAL ID:201802250633020055   整理番号:18A1072537

米国,Delmarva半島における森林浸水範囲の検出を最大化するためのRADARSAT-2,ライダ,および世界観-3画像の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Radarsat-2, Lidar, and Worldview-3 Imagery to Maximize Detection of Forested Inundation Extent in the Delmarva Peninsula, USA
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 105  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7270A  ISSN: 2072-4292  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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表面水の範囲と関連する特性における自然の変動性は,特に小および/または森林湿地によって支配される環境において,タイムリーで正確な情報を収集するための挑戦を提示する。本研究では,Maryland Delawareの両方で発生するDelmarva半島の上部Chopタンク川流域を横切る浸水範囲をマッピングした。著者らは,ランダム森林モデルにおいて,6つの二次偏光Radarsat-2画像,WorldView-3画像,および強化地形学的湿潤指数を統合した。出力マップを光検出と測距(ライダー)に由来する沈降を用いてフィルタし,森林浸水範囲の精度を最大化した。統合および濾過モデル内の全体の精度は94.3%であり,浸水に対してそれぞれ5.5%および6.0%の誤差があった。Radarsat-2のみを用いて得られた浸水地図の精度は,発生率と最近の降水量の理想的な角度よりも悪影響を受けたが,画像収集のための融雪と葉の間の期間を目標とすることにより改善された。6つのRadarsat-2日付を通して,ライダーによって誘導された減少による浸水出力のフィルタリングは,水(+1.0%)に対する省略の誤差をわずかに上昇させたが,コミッションの誤差を減少させ(-7.8%),全体の精度における平均5.4%の増加をもたらした。乾燥および平均湿潤条件下で収集したライダーデータセットから沈降を誘導した。先行する湿潤条件は沈降としてマップされた豊度と全面積に影響したが,沈降データセットの2つのバージョンは浸水マップにおける誤差を減少させる類似の能力を示した。表面水の正確なマッピングは,水の量と質に及ぼす人間による変化と年年変動の影響を予測し,監視するために重要である。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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リモートセンシング一般  ,  測樹学 
引用文献 (87件):

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