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J-GLOBAL ID：201902265894108415   整理番号：19A1551857

ランダムフォレストベース階層的アプローチを用いたLandsat8の時系列からの農業土地利用パターンのマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping Agricultural Landuse Patterns from Time Series of Landsat 8 Using Random Forest Based Hierarchial Approach

著者 (5件)： Pareeth Sajid (Water Science and Engineering Department, IHE Delft Institute for Water Education, 2611AX Delft, The Netherlands) ,  Karimi Poolad (Water Science and Engineering Department, IHE Delft Institute for Water Education, 2611AX Delft, The Netherlands) ,  Shafiei Mojtaba (Hydroinformatics Department, East Water and Environmental Research Institute, Mashhad 9188737176, Iran) ,  Fraiture Charlotte De (Water Science and Engineering Department, IHE Delft Institute for Water Education, 2611AX Delft, The Netherlands) ,  Fraiture Charlotte De (Department of Environmental Sciences, Wageningen University and Research Center, 6700HB Wageningen, The Netherlands)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 5  ページ： 601  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アジアとアフリカの半乾燥地域における,より多くの食品生産の需要により駆動される灌漑地域の増加は,既に歪んでいる利用可能な水資源に圧力をかけている。この状況を対処し,管理するために,流域レベルでの灌漑地域土地利用の空間的および時間的動力学の監視は,水の適切な配分を確実にするために必要である。高い空間分解能とリモートセンシング技術における進歩における公的に利用可能な衛星データは実行可能な機会を提供する。本研究において,著者らは,重要な土地利用土地被覆(LULC)タイプを抽出するために階層的後処理方式を導入することによって,Landsat8(L8)データとランダムフォレスト(RF)機械学習アルゴリズムの時系列を使用する新しい方式を開発した。著者らは,2015年/2016年に9つのクラスを持つ15mの空間分解能でLULC地図を開発するために,イランにおけるMash示した盆地のためにこのアプローチを実行した。さらに,5つの灌漑土地利用タイプを,RFモデルを用いて,3つの作物年2013/2014,2014/2015,および2015/2016のために抽出した。全灌漑面積は,2013年/2014年,2014年/2015年,2015年/2016年について,それぞれ1796.16km2,1581.7km2,1578.26km2と推定された。最終LULCマップの全体精度は87.2%で,κ係数は0.85であった。この方法をオープンデータとオープンソースライブラリを用いて実行した。盆地レベルでの重要なLULCタイプを抽出するRFモデルの能力は,実時間監視に近い操作のためのそのような手法の有用性を示す。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アフリカ ,  *農業 ,  盆地 ,  半乾燥地帯 ,  モデル ,  *土地利用 ,  流域 ,  イラン・イスラム共和国 ,  リモートセンシング ,  灌漑 ,  農作物 ,  空間分解能
準シソーラス用語： オープンソース ,  オープンデータ ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 灌漑地域 ,  MASHHAD ,  農業 ,  土地利用 ,  リモートセンシング ,  ランダムフォレスト ,  ランドサット8

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

引用文献 (44件)：

• Rijsberman, F.R. Water scarcity: Fact or fiction? Agric. Water Manag. 2006, 80, 5-22.
• Gosling, S.N.; Arnell, N.W. A global assessment of the impact of climate change on water scarcity. Clim. Chang. 2016, 134, 371-385.
• Vörösmarty, C.J.; Green, P.; Salisbury, J.; Lammers, R.B. Global Water Resources: Vulnerability from Climate Change and Population Growth. Science 2000, 289, 284-288.
• Mukherji, A.; Facon, T.; de Fraiture, C.; Molden, D.; Chartres, C. Growing more food with less water: How can revitalizing Asia’s irrigation help? Water Policy 2012, 14, 430-446.
• Seckler, D.; Barker, R.; Amarasinghe, U. Water Scarcity in the Twenty-first Century. Int. J. Water Resour. Dev. 1999, 15, 29-42.

タイトルに関連する用語 (5件)： ランダムフォレスト ,  時系列 ,  農業 ,  土地利用 ,  マッピング