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J-GLOBAL ID：201802251308356941   整理番号：18A0125315

マルチスペクトルリモートセンシングデータを用いた砂質土地検出のための方法【Powered by NICT】

Methods for sandy land detection based on multispectral remote sensing data

著者 (5件)： Wu Junjun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Gao Zhihai (Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China) ,  Liu Qinhuo (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Li Zengyuan (Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China) ,  Zhong Bo (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 316  ページ： 89-99  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0256B  ISSN： 0016-7061  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： Sandificationは人間居住の持続可能性に深刻な脅威となっている。砂地検出におけるリモートセンシングの可能性を以前に示されているが,遷移砂地は植生被覆のために検出するのは困難である。本研究の目的は,植生被覆率と遷移砂地の影響を決定し,研究地域と,GF 1マルチスペクトル画像として中国のZhenglanバナーを用いた主要データと混合ピクセル分解および土壌粒子組成に基づく砂質土地検出法を提案した。結果は,ピクセル純度指数(PPI)はリモートセンシングによる砂質土地検出のための純粋な端成分抽出のための実行可能な指標であることを示した。線形スペクトルアンミキシング(LSU)モデルは,植生,アルカリ性土地などから砂質土地被覆を識別するために確立した。結果は,植生割合を考慮せずに,砂質土地の端成分割合は全体の50%以上を占めた(植生を除く),ピクセルは砂質土地として検出され,その抽出精度を,現場データにより86.42%であることを確認したことを示した。土壌粒子組成から得られた結果は,シルト砂質土地検出のための最良の指標であり,粘土がそれに続発することを示した。部分最小二乗分析(PLSA)により,シルト含有量の割合は,従属変数として決定した;R_676とR_774モデル効果量とVIP値に従って逆モデルを確立するための独立変数として選択した。乗(PRESS)の最小予測残留誤差和は一つを除外する交差検証による0.824を試験した。シルト含有量のしきい値は最終的に3.5%と決定された,すなわち,シルト含有量は<3.5%であった場合,画素は,砂質土地として分類されるであろう,その抽出精度は同じ現場データを用いて検証した80.86%であった。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： 予測 ,  画素 ,  部分最小二乗法 ,  中華人民共和国 ,  土粒子 ,  シルト ,  粘土 ,  土地被覆 ,  *砂質 ,  *リモートセンシング ,  *砂質土 ,  線形性
準シソーラス用語： 端成分 ,  マルチスペクトル画像 ,  砂地 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 砂質土地検出 ,  混合ピクセル分解 ,  土壌粒子組成 ,  リモートセンシング ,  遷移砂地

分類 (2件)： 土壌化学  (FB04040C) ,  土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチスペクトル ,  リモートセンシングデータ ,  砂質土