文献

J-GLOBAL ID：202002211853697321   整理番号：20A2389749

コルクオーク林地土地被覆型分類:UAV感知画像と現地調査の比較【JST・京大機械翻訳】

Cork oak woodland land-cover types classification: a comparison between UAV sensed imagery and field survey

著者 (5件)： Heuschmidt Florence (Forest Research Centre, School of Agriculture, University of Lisbon, Lisbon, Portugal) ,  Gomez-Candon David (Water use efficiency, IRTA Institute of Agrifood Research and Technology, Lleida, Spain) ,  Soares Cristina (Forest Research Centre, School of Agriculture, University of Lisbon, Lisbon, Portugal) ,  Cerasoli Sofia (Forest Research Centre, School of Agriculture, University of Lisbon, Lisbon, Portugal) ,  Silva Joao M. N. (Forest Research Centre, School of Agriculture, University of Lisbon, Lisbon, Portugal)
資料名： International Journal of Remote Sensing  (International Journal of Remote Sensing)
巻： 41  号： 19  ページ： 7649-7659  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0645B  ISSN： 0143-1161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ABSTRACT:本研究はコルクオーク森林における植生被覆特性化のための空中画像の使用を評価する。2017年の夏の間,ポルトガル中央部のコルクオーク森林地帯で研究を行った。2つの教師つき分類法,画素ベースおよびオブジェクトベース画像分析(OBIA)を,高空間分解能画像モザイクを用いて試験した。画像は,赤,緑,青(RGB)カメラを備えた無人航空機(UAV)によって捕捉された。4つの異なる植生被覆を区別した:コルクオーク,潅木,草および他(裸地および樹木シャドウ)。結果をポイントインタセプト(PI)法で得たフィールドデータと比較した。データ比較は,コルクオーク森林地帯における空中画像分類法の信頼性を明らかにした。その結果,コルクオークはピクセルベース法で82.7%,OBIAで79.5%のレベルで正確に分類された。潅木の96.7%はOBIAによって同定されたが,ピクセルアプローチで21.7%の過大評価があった。グラスは,OBIAで22.7%,ピクセルベースの方法で12.0%の過大評価を示す。限界は,可視領域におけるスペクトル情報のみの使用から上昇した。このように,追加バンド(植生指数または高さ情報)の利用による更なる研究は,より良い土地被覆タイプ分類をもたらした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  ガラス ,  信頼性 ,  *コルク ,  ポルトガル共和国 ,  スペクトル ,  画素 ,  現地調査 ,  無人機 ,  灌木 ,  キャラクタリゼーション ,  *土地被覆
準シソーラス用語： 植生指標 ,  裸地 ,  空中画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  測樹学  (FF01040T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： コルク ,  オーク ,  林地 ,  土地被覆 ,  分類 ,  UAV ,  感知 ,  現地調査