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J-GLOBAL ID：201902277769875758   整理番号：19A1198864

土地利用と土地被覆のマッピングのためのTiangong-2のWISのVNIR-SWIR-TIRバンドの鮮鋭化【JST・京大機械翻訳】

Sharpening the VNIR-SWIR-TIR Bands of the WIS of Tiangong-2 for Mapping Land Use and Land Cover

著者 (1件)： Liu Qingsheng (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 541  ページ： 212-221  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衛星リモートセンシング画像から得た土地利用と土地被覆地図は,景観生態学と自然資源保護と計画,特に大規模な区域をサポートするために重要であった。可視及び近赤外バンド(VNIR),短波赤外バンド(SWIR)及び熱赤外バンド(TIR)の組合せから得られた分類情報は,VNIR,SWIR及びTIR画像を別々に用いて得られたものよりも良好である。それにもかかわらず,VNIR,SWIRおよびTIR画像の組合せに基づく土地利用および土地被覆をマッピングするための改善に関する評価は,少ないままである。本論文は,Tiangong-2に搭載されたWide-band画像分光計のVNIR,SWIRおよびTIRからの4つの組合せからのランダムな森林分類結果を評価した。結果は,2つのTIRバンドによる14のVNIRバンドの組合せが,最も良い結果(全体の精度(OA)=84.29%)を生み出し,14のVNIRバンドと2つのSWIRバンドと2つのTIRバンド(83.73%)の組合せが続いたことを示した。14のVNIRバンドだけが最悪の分類結果(83.5%)を生み出した。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *土地利用 ,  *土地被覆 ,  赤外バンド ,  画像 ,  短波
準シソーラス用語： 画像分光計 ,  天然資源 ,  景観生態学 ,  衛星リモートセンシング ,  *SWIR , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Tiangong-2 ,  VNIR ,  SWIR ,  TIR ,  Gram-Schmidtシャープニング ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 土地利用 ,  土地被覆 ,  マッピング ,  SWIR ,  TIR ,  バンド