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J-GLOBAL ID：201802287178529312   整理番号：18A1577689

砂漠生態林区の大沙ネズミの洞密度の無人機リモートセンシングモニタリング技術初探【JST・京大機械翻訳】

Monitoring Mouse-Hole Density by Rhombomys opimus in Desert Forests with UAV Remote Sensing Technology

著者 (5件)： Wen Amin (新疆大学資源与環境学院 烏魯木斉830046;新疆大学智慧城市与環境建模普通高校重点実験室 烏魯木斉830046) ,  Zheng Jianghua (新疆大学資源与環境学院 烏魯木斉830046;新疆大学智慧城市与環境建模普通高校重点実験室 烏魯木斉830046) ,  Chen Meng (新疆維吾爾自治区林業有害生物防治検疫局 烏魯木斉830000) ,  Mu Chen (新疆維吾爾自治区草原総站 烏魯木斉830049) ,  Ma Tao (新疆大学資源与環境学院 烏魯木斉830046;新疆大学智慧城市与環境建模普通高校重点実験室 烏魯木斉830046)
資料名： Linye Kexue  (Linye Kexue)
巻： 54  号： 4  ページ： 186-192  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2424A  ISSN： 1001-7488  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： [目的]無人機リモートセンシング技術を用いて、古爾班通古特砂漠の南縁砂漠林の大沙ネズミ洞の密度をモニタリングし、大沙ネズミの洞航空画像の最適な解釈方法を検討し、低空のリモートセンシング航空の災害データを高速に解釈するために、解決方法を提供した。[方法]固定翼無人機搭載高清デジタルカメラを用いて、0.024m空間分解能の航空画像を獲得し、前処理によりTDOM画像を獲得した。人工目視解釈、最尤分類方法及びオブジェクト指向分類方法を用い、TDOM画像に対して解釈を行い、さらに、ネズミ洞の空間分布情報を抽出し、その後、各方法の砂漠林の洞窟抽出における適用性と分類精度を分析した。[結果]3種類の解釈方法を比べると、人工目視の解釈は精度が高いが、仕事量が大きすぎる。最大尤度分類法の分類精度は低く,適用できない。オブジェクト指向分類法の分類精度は,人工視覚解釈の結果と基本的に一致しただけでなく,大規模データの処理速度を大いに向上させ,遠隔観測の効率を改善した。[結論]無人機リモートセンシング技術は砂漠林の大沙ネズミの災害モニタリングにおいて、良好な適用性と応用潜在力があり、今後、低空リモートセンシング技術によるマウス障害のモニタリングに参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  *ネズミ類 ,  *リモートセンシング ,  空間分解能 ,  低空 ,  *無人機 ,  航空輸送 ,  前処理 ,  画像 ,  適応性 ,  最尤法 ,  *砂漠 ,  空間分布
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ディジタルカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： UAV ,  desert forest ,  Rhombomys opimus ,  object-oriented methods

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 (8件)： 砂漠 ,  生態 ,  林 ,  ネズミ ,  密度 ,  無人機 ,  リモートセンシング ,  モニタリング