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J-GLOBAL ID：201902264995888491   整理番号：19A1429287

無人機リモートセンシング画像に基づく被覆圃場面積および分布抽出法【JST・京大機械翻訳】

Method on extraction of area and distribution of plastic-mulched farmland based on UAV images

著者 (3件)： Zhu Xiufang (北京師范大学北京市陸表遥感数据産品工程技術研究中心,北京 100875;北京師范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京 100875) ,  Li Shibo (中国地質大学土地科学技術学院,北京,100083) ,  Xiao Guofeng (北京師范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京,100875)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 35  号： 4  ページ： 106-113  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 無人機リモートセンシングに基づく被覆農地の識別に関する研究は非常に少ない現状で、本論文では雲南省昭通市Luama県を研究地域とし、研究地域の中地表タイプの複雑程度の異なる2つの航空画像(複雑区域画像と単純区域画像)を試験データとして獲得した。グレイ共起行列を用いて,テクスチャ特徴を抽出し,テクスチャ特徴の最適抽出パラメータを選択した。次に,ランダムフォレストアルゴリズムに基づいてテクスチャ特徴の重要性を評価し,テクスチャ特徴を最適化し,オリジナルデータと組み合わせて最大尤度を分類した。分類後処理を,数分析を用いて実施した。最後に、画像形態学アルゴリズムと面積閾値分割法を併用し、最終の被覆農地面積と分布を抽出した。試験結果により,提案した方法により,複雑な地域と単純領域の被覆農地識別の全体的精度,Kappa係数,製品精度,ユーザ精度及び面積誤差は,それぞれ94.84%,0.89,92.48%,93.39%,0.38%及び96に達した。74%,0.93,97.39%,94.63%,1.95%であった。本論文で提案した融合監視分類と画像形態学アルゴリズムによる被覆農地抽出方法は、単純、快速に地膜連成ブロックを形成でき、被覆農地の対象を形成し、さらに面積閾値分割法により、高精度の被覆農地分布情報を獲得した。この方法は,精密被覆農地認識アルゴリズムの開発のための参照を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地表面 ,  *被覆 ,  最尤法 ,  モルフォロジー ,  *画像 ,  農地 ,  *無人機 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  テクスチャ特徴 ,  共起行列 ,  雲南省 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 無人機 ,  リモートセンシング画像 ,  圃場 ,  面積 ,  分布 ,  抽出法