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J-GLOBAL ID：201802275227871307   整理番号：18A1072277

マルチソースデータ融合に基づく森林型分類【JST・京大機械翻訳】

Forest Types Classification Based on Multi-Source Data Fusion

著者 (12件)： Lu Ming (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Lu Ming (College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Chen Bin (Department of Earth System Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Liao Xiaohan (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Yue Tianxiang (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Yue Tianxiang (College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Yue Huanyin (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Ren Shengming (Key Laboratory of Watershed ecology and Geographical Environment Monitoring, National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, Nanchang 330209, China) ,  Li Xiaowen (Department of Earth System Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Nie Zhen (State Key Lab of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875 China) ,  Xu Bing (Department of Earth System Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Xu Bing (State Key Lab of Remote Sensing Science, College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875 China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 1153  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)

抄録/ポイント： 森林は地球規模の炭素,水文および大気循環において重要な役割を果たし,広範囲の価値ある生態系サービスを提供する。タイムリーで正確な森林型マッピングは,森林管理,保全生物学および生態学的回復を支える森林資源インベントリのための不可欠なトピックである。多源リモートセンシングデータを用いた森林被覆マッピングで行われている努力と進歩にもかかわらず,森林タイプ識別のための微細空間的,時間的およびスペクトル分解能モデリングはまだ限られている。本論文では,空間スペクトル融合と空間時間融合による新しい空間時間スペクトル融合フレームワークを提案した。一般的に使用される空間スペクトル融合モデルの欠点を扱い,中国環境1Aシリーズ衛星(HJ-1A)多重スペクトル画像(CCD)とハイパースペクトルイメージャ(HSI)を混合することにより,微細空間スペクトル分解能画像を生成するための新しい空間スペクトル融合モデルを提案した。階層空間時間適応核融合モデル(HSTAFM)を用いて,空間時間融合を行い,HJ-1A CCDとMODISデータを混合することにより,微細空間時間分解能画像を生成した。空間スペクトル-時間情報を同時に利用し,種々の森林タイプを識別した。Gan川供給源自然保護区で行った分類比較の実験結果は,提案方法が効果的に空間,時間,スペクトル情報を強化でき,融合データセットが単一Landsat-8(69.95%),単一空間スペクトル融合(70.95%),単一空間時間融合(78.94%)から得た分類結果と比較して最高分類精度を示し,森林型分類に有効で適用できることを示した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データ融合 ,  スペクトル ,  画像 ,  モデリング ,  時間分解能 ,  スペクトル分解 ,  炭素 ,  生態学 ,  河川 ,  中華人民共和国 ,  在庫量
準シソーラス用語： 分類精度 ,  MODIS ,  森林資源 ,  森林管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データ融合 ,  森林タイプ ,  分類

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (52件)：

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• Masek, J.G.; Hayes, D.J.; Hughes, M.J.; Healey, S.P.; Turner, D.P. The role of remote sensing in process-scaling studies of managed forest ecosystems. For. Ecol. Manag. 2015, 355, 109-123.
• McKinley, D.C.; Ryan, M.G.; Birdsey, R.A.; Giardina, C.P.; Harmon, M.E.; Heath, L.S.; Houghton, R.A.; Jackson, R.B.; Morrison, J.F.; Murray, B.C. A synthesis of current knowledge on forests and carbon storage in the United States. Ecol. Appl. 2011, 21, 1902-1924.
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タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  ソース ,  データ融合 ,  森林型 ,  分類