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J-GLOBAL ID：201802268461354646   整理番号：18A1132451

都市樹木種のマッピングのための多季節高分解能PLEIADES衛星画像の可能性評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing the potential of multi-seasonal high resolution Pleiades satellite imagery for mapping urban tree species

著者 (3件)： Pu Ruiliang (School of Geosciences, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave., NES 107, Tampa, FL 33620 USA) ,  Landry Shawn (School of Geosciences, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave., NES 107, Tampa, FL 33620 USA) ,  Yu Qiuyan (School of Geosciences, University of South Florida, 4202 E. Fowler Ave., NES 107, Tampa, FL 33620 USA)
資料名： International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation  (International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation)
巻： 71  ページ： 144-158  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3181A  ISSN： 1569-8432  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： 本研究は,米国,Tampa市における都市樹木種分類を改善するために,5つの季節的高分解能の衛星画像の可能性を評価した。著者らは,樹木種マッピング精度に及ぼす季節的影響を理解するために,都市樹木種を分類するために,異なる季節の間に得られた個々のおよび組み合わせたPleiades画像の能力を評価して比較した。7つの種とグループには,砂生オーク(Quercus geminata),laurea オーク(Q.laurifolia),生きたオーク(Q.virginiana),マツ(種群),パーム(種群),カンファー(Cinnamomum camphora),およびmagnolia(Magnolia graniflora)が含まれていた。ツリー種とグループの画像オブジェクトを分類するために,マルチレベル分類システムを採用した。種分類性能を,2つの複合乾燥-湿潤季節画像の間,および最適単一季節と複合乾燥-湿潤季節画像データの間で,5つの個々の季節的Pleiades画像の間で比較した。影画像物体を,類似の太陽光画像物体に対してスペクトル的に正規化した。木種画分の特徴は,Mixture Tuned Matching Filtering法を用いて季節的画像から抽出され,一連のスペクトルおよび空間/テクスチャ特徴に対する付加的特徴として使用された。ランダムフォレスト,サポートベクトルマシンおよび線形判別分析分類器を用いて,7つのツリー種および画像オブジェクト特徴を有するグループを分類した。実験結果は,すべての他の季節的画像(p<0.01)と比較して,晩春期(4月)画像を用いて樹木種マッピング精度を有意に改善し,乾燥-湿潤季節画像の組合せがより良いことを示した。結果は樹種分類に対する有意な季節的影響を示唆した。また,結果は,ランダムフォレストがツリー種分類のためにサポートベクトルマシンと線形判別分析分類装置を実行したことを示した。したがって,実際には,樹木種をマッピングするための適切な季節的リモートセンシングデータを選択することが重要である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  サポートベクトルマシン ,  太陽光 ,  スペクトル ,  正規化 ,  *衛星利用画像 ,  湿潤 ,  アブラヤシ ,  *高分解能 ,  *画像 ,  *都市 ,  アメリカ合衆国
準シソーラス用語： 樹種 ,  ランダムフォレスト ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 都市森林 ,  PLEIADES画像 ,  影スペクトル正規化 ,  オブジェクトベース画像解析 ,  マルチレベル分類システム ,  ランダムフォレスト ,  サポートベクトルマシン ,  線形判別分析

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 都市 ,  樹木 ,  マッピング ,  季節 ,  高分解能 ,  衛星画像 ,  可能性 ,  評価