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J-GLOBAL ID：201802276311625547   整理番号：18A1686943

異なるセンサからの多重スペクトルRPAS画像を用いたモンスーン熱帯における鉱山サイト再植生モニタリングのためのロバストなオブジェクトベースの木質被覆抽出技術【JST・京大機械翻訳】

A robust object-based woody cover extraction technique for monitoring mine site revegetation at scale in the monsoonal tropics using multispectral RPAS imagery from different sensors

著者 (2件)： Whiteside Timothy G. (Environmental Research Institute of the Supervising Scientist, Darwin, NT, 0820, Australia) ,  Bartolo Renee E. (Environmental Research Institute of the Supervising Scientist, Darwin, NT, 0820, Australia)
資料名： International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation  (International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation)
巻： 73  ページ： 300-312  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： 緑化成功は鉱山サイトリハビリテーションの重要な要素である。鉱山サイトの閉鎖に関する多くの基準は,護岸と関連している。鉱山サイトの緑化努力のモニタリングは,伝統的にフィールドベースのプロットまたはトランセクト法を用いて行われてきた。しばしば,この監視のためのサンプリング設計は,資源制約により制限され,従って,データの統計的電力を低減し,鉱山サイトの大部分にわたって情報を失う。リモートセンシングのための最近の進歩は,全鉱山サイトにわたる適切なスケールデータの収集を可能にし,サンプリングの必要性を低減し,潜在的バイアスを除去することを可能にする。本論文では,オーストラリア北部の熱帯北部に位置する修復されたJabil鉱山サイト上のRPAS画像から木質被覆を抽出し,比例する木質被覆を推定するためのオブジェクトベースの技術について述べた。この技術を,3つの異なる日付,2つの異なるセンサ,および2つの異なる処理方法をカバーした3つのデータセットで試験した。各データセットからの全体的な木質被覆検出精度は95%以上であった。この技術から得られた比例木質被覆は,手動で推定された被覆と強い線形関係を示した(r2>0.88)。本研究は,この技術がロバストで,RPASデータセットの範囲で動作し,日付間の木質被覆変化のスケール解析を可能にすることを示した。この技術は,地域における鉱山サイト護岸の継続的モニタリングの重要な要素である。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： 電力 ,  護岸 ,  *熱帯 ,  リモートセンシング ,  線形性 ,  緑化 ,  *モンスーン ,  *画像 ,  *被覆 ,  バイアス ,  *ロバスト性 ,  *リグニン ,  *鉱山 ,  *センサ ,  リハビリテーション

著者キーワード (6件)： リハビリテーション評価 ,  RPAS ,  UAV ,  時系列 ,  超高分解能 ,  木質被覆

分類 (2件)： 鉱害  (UA04050Z) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多重スペクトル ,  モンスーン ,  熱帯 ,  鉱山 ,  植生モニタリング ,  ロバスト ,  オブジェクト ,  木質