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J-GLOBAL ID：201802289381654273   整理番号：18A1088536

ICESat-GLASデータに基づいた波形ノイズ除去アルゴリズムの最適化と森林冠頂高インバージョンモデルの構築【JST・京大機械翻訳】

Optimal Selection of Algorisms for Denoising ICESat-GLAS Waveform Data and Development of a Forest Crown Height Estimation Model

著者 (5件)： Wang Xinchuang (河南理工大学測絵与国土信息工程学院 焦作454000) ,  Wu Jinru (河南理工大学測絵与国土信息工程学院 焦作454000) ,  Lu Fenglian (河南理工大学測絵与国土信息工程学院 焦作454000) ,  Jiao Haiming (河南理工大学測絵与国土信息工程学院 焦作454000) ,  Zhang Hebing (河南理工大学測絵与国土信息工程学院 焦作454000)
資料名： Linye Kexue  (Linye Kexue)
巻： 53  号： 12  ページ： 62-72  発行年： 2017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]異なる窓関数に基づくGLASデータノイズ除去アルゴリズム及びマルチ森林冠頂高インバージョンモデルの精度を比較し、波形ノイズ除去アルゴリズムを最適化し、森林冠頂の高推定精度の高いインバージョンモデルを確立すること。......?????????????????????????.【方法】GLASデータのノイズ除去を,ブレイクマン窓関数とGauss窓関数に基づいて行い,そして,2つの波形ノイズ除去法のノイズ除去効果を,RMSEとSNRを用いて定量的に比較した。次に,ノイズ除去効果の最も良い窓関数ノイズ除去後の波形抽出波形パラメータ,針葉樹林,広葉樹林,針葉樹と広葉樹混交林,および非分林型の4つの状況について,線形回帰法を採用した。波形長さと地形指数に基づく地形因子モデルは,波形長さと地形因子モデルに基づいて確立した。[結果]ガウス窓関数のノイズ除去後のRMSEは低く、SNRが高く、ノイズ除去効果が優れている。地形因子モデルの針葉樹林の効果は良好であった。R2=0.853,RMSE=2.5197m;混交林の効果は最良であった。[結論]GLAS波形のノイズ除去能力はGauss窓関数により強く,複雑な地形の場合には,地形因子と多重波形パラメータの組み合わせにより,多重線形回帰モデルを設定した。森林型の最大樹冠高さの解釈能力は著しく改善され,地形因子モデルの勾配が大きい地域での冠頂の高解釈の困難性をある程度克服できる。・・・.............モデルの各林型の最大冠頂高に対する解釈能力の向上は,ある程度に克服できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 広葉樹 ,  *最適化 ,  広葉樹林 ,  針葉樹林 ,  窓関数 ,  *アルゴリズム ,  混交林 ,  多重化 ,  樹冠 ,  *雑音低減 ,  針葉樹
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  推定精度 ,  *林冠 ,  *GLAS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： large footprint laser radar ,  Blackman window denoising ,  Gaussian window denoising ,  forest crown height inversion model

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 波形 ,  ノイズ除去 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  森 ,  林冠 ,  構築