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J-GLOBAL ID：201902287489418539   整理番号：19A1357651

季節相特徴GF-2映像による植生分類【JST・京大機械翻訳】

Vegetation Classification with Seasonal Features of GF-2 Images

著者 (4件)： Lu Nan (北京林業大学,北京,100083) ,  Wang Xinjie (北京林業大学,北京,100083) ,  Wang Jin (北京林業大学,北京,100083) ,  Fu Feng (北京林業大学,北京,100083)
資料名： Dongbei Linye Daxue Xuebao  (Dongbei Linye Daxue Xuebao)
巻： 47  号： 3  ページ： 62-67  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2441A  ISSN： 1000-5382  CODEN： DLDXEU  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： 国内のGF-2衛星画像を用いて,北京のJinfeng国立森林公園の主要な植生型をオブジェクト指向分類し,スペクトル,テクスチャ,植生指数,季節的特徴の属性の選別と規則集合の構築により,3つの分類法(四季相知識ルールとCARTディシジョンツリーと結びつけた)を採用した。植生型分類は,四季の最隣接法,単一季節相の最も近い隣接法である。結果は,3つの分類法の全体の分類精度が,それぞれ,85.6%,79.0%,60.1%であることを示した。植生型が複雑な区域において、GF-2画像の多季相特徴を利用して、階層段階分類法と多種分類方法を併用して、植生タイプの分類精度を向上でき、中国産高分リモートセンシング画像が森林資源監視と管理における応用に技術サポートを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル ,  *映像 ,  衛星利用画像 ,  画像 ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： 森林資源 ,  リモートセンシング画像 ,  分類精度 ,  CART ,  分類法 ,  植生指標 ,  質感 ,  オブジェクト指向分類 ,  北京市 ,  *植生分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 映像 ,  植生分類