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J-GLOBAL ID:201802275208910434   整理番号:18A1345428

MODIS時系列に基づく森林地帯のフラクタル特徴分析と情報抽出【JST・京大機械翻訳】

Fractal Feature Analysis and Information Extraction of Woodlands Based on MODIS NDVI Time Series
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 1215  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7281A  ISSN: 2071-1050  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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リモートセンシング技術を用いた森林資源と分布に関する情報の迅速で正確な抽出は,森林地の管理,保護,持続可能な利用における重要なステップである。本論文は,中国,北京のための現代の分解能画像分光放射計(MODIS)正規化植生指数(NDVI)時系列データのフラクタル特徴に基づく大規模な森林地帯のための低コストで高精度な抽出方法を提示した。ブランケット法を用いて,NDVI時系列画像における各画素の上部および下部フラクタル信号を計算した。対応するスケールにおける森林地と他の土地利用/土地被覆タイプのフラクタル信号を分析して比較して,森林地の属性は5番目の低いフラクタル信号で強化された。森林地の空間分布を,反復自己組織化データ解析技術(ISODATA)を用いて抽出し,抽出結果の精度評価を,同じ期間から中国土地利用と土地被覆データセット(CLUCDS)を用いて実施した。結果は,全体の精度,カッパ係数,および誤差係数が,それぞれ,90.54%,0.74,および8.17%であることを示した。MODIS NDVI時系列のみを用いた森林地の抽出結果と比較して,これらのフラクタル特徴のため,平均誤差係数は30.2から7.38%に減少した。本研究で開発した方法は,低空間分解能リモートセンシングデータから森林地における情報を迅速かつ効果的に抽出し,更なる研究における利用のためのロバストな操作ツールを提供することができる。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 (1件):
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写真測量,空中写真 
引用文献 (56件):
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