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J-GLOBAL ID：201802268693093561   整理番号：18A1308318

ハイパースペクトルターゲット検出技術を用いた無人航空機画像からの新たに成長した樹木葉の検出【JST・京大機械翻訳】

Detecting newly grown tree leaves from unmanned-aerial-vehicle images using hyperspectral target detection techniques

著者 (4件)： Lin Chinsu (Dept. of Forestry and Natural Resources, National Chiayi University, Taiwan) ,  Chen Shih-Yu (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Yunlin University of Science and Technology, Taiwan) ,  Chen Chia-Chun (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Yunlin University of Science and Technology, Taiwan) ,  Tai Chia-Huei (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Yunlin University of Science and Technology, Taiwan)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 142  ページ： 174-189  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  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： 開始から老化までの樹木葉の生物季節学的事象は,一般に温度と水の利用可能性によって影響される。新しく成長した葉(NGL)の検出は,樹木の成長,樹木ストレスおよび気候変化の診断に有用である。非常に高分解能のUAV画像を利用して,本論文では,ハイパースペクトル検出アルゴリズムと異常検出器を用いたNGL検出の実現可能性を調べた。正確なNGLマップの導出における画素分解能とハード決定閾値化の問題も調べた。結果は,ブラインド検出アルゴリズムRXDsがNGLと成熟葉と草の間のスペクトル類似性によりNGL検出に適していないことを示した。一方,土壌とコンクリート材料により生産されたもののようなより明るいピクセルは森林と対照的に異常としてより容易に認識された。しかし,マッチングフィルタ(MF)ベースの検出器は,森林スタンド上のNGLを正確に検出することができ,最小の誤警報を提供しながら,満足できる真の陽性と真の否定を達成する意味でより効果的である。試験した部分知識MFアルゴリズムの中で,共分散整合フィルタに基づく距離(KMFD)検出器は,6.75cm画像の自然分解能において,全体精度(OA)0.97とκ係数(κ^)0.60で非常に良く機能した。検出に種々の成熟葉非客観的標的を含めると,直交部分空間投影機(OSP)は望ましくない署名としてNGL画素を抑制する傾向があり,これにより貧弱な検出が可能になる。逆に,ターゲット制約干渉最小化フィルタ(TCMIMF)検出器は,ハード決定閾値が誤警報の5%または1%の確率のレベルに従うので,目標署名の効果的マッチングフィルタを通して,満足なOAとκ^を有するNGLを効果的に検出することができる。デシメートル分解能衛星画像から,KMFDおよびTCMF検出器は,それぞれ,33.75cmまたは67.50cmの分解能を有する画像に対して,OA=0.94およびκ^=0.56またはOA=0.87およびκ^=0.48の精度を達成することができた。これは,ハイパースペクトルターゲット検出技術が,高空間分解能衛星マルチスペクトル画像によるNGL検出において大きな可能性を有することを示した。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： 衛星利用画像 ,  *画像 ,  画素 ,  整合フィルタ ,  高分解能 ,  アルゴリズム ,  共分散 ,  干渉 ,  フィルタ ,  *無人機 ,  *スペクトル ,  検出器
準シソーラス用語： 誤警報 ,  *ターゲット検出 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生物季節学的事象 ,  新しい葉の検出 ,  異常検出 ,  樹木の成長 ,  気候変動

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル ,  ターゲット検出 ,  無人航空機 ,  成長 ,  樹木 ,  葉