文献

J-GLOBAL ID：201802278588566855   整理番号：18A0212074

西双版納における12年間の森林擾乱モニタリング研究【JST・京大機械翻訳】

Forest disturbance monitoring of Xishuangbanna in the recent 12 years

著者 (6件)： Lu Ning (西南林業大学大数据与智能工程学院,云南 昆明,650224) ,  Kou Weili (西南林業大学大数据与智能工程学院,云南 昆明,650224) ,  Xu Weiheng (西南林業大学大数据与智能工程学院,云南 昆明,650224) ,  Di Guangzhi (西南林業大学大数据与智能工程学院,云南 昆明,650224) ,  Wang Huan (西南林業大学大数据与智能工程学院,云南 昆明,650224) ,  Yang Xuejing (西南林業大学大数据与智能工程学院,云南 昆明,650224)
資料名： Fujian Linxueyuan Xuebao  (Fujian Linxueyuan Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 446-452  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2391A  ISSN： 1001-389X  CODEN： FLXUE7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： タイムリーで正確な森林擾乱情報は,森林の時空変化の法則と炭素シンクの状態変化を把握するための重要な基礎知識である。1999~2010年のLandsat TM/ETM+リモートセンシング画像に基づいて,以下の結果を得た。本研究では、単類サポートベクトルマシン(one class support vector machine、OCSVM)を用いて、最近12年以来の西双版納族自治州の熱帯森林擾乱の時空変化を監視した。モニタリング結果は以下を示した。1999年から2010年にかけて、西双版納熱帯林の面積は様々な要素の干渉下で年々減少傾向を示し、熱帯森林の保護情勢は依然として厳しく、OCSVMは熱帯森林面積を迅速に抽出する簡単な方法であり、比較的高い抽出精度(90.19%)を持つ。長時間系列のMODISデータとGoogle Earth高分解能画像を結合することは、豊富な高品質サンプリングデータを迅速に獲得する有効な方法であり、リモートセンシング分類アルゴリズムの訓練と結果検証に信頼できるデータ源を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱帯林 ,  干渉 ,  サポートベクトルマシン ,  リモートセンシング ,  炭素
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  高品質 ,  グーグルアース ,  MODIS ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： one class support vector machine ,  forest disturbance ,  change detection ,  Landsat

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 森林 ,  擾乱 ,  モニタリング ,  研究