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J-GLOBAL ID：202002225926168268   整理番号：20A1850785

マルチ特徴HSV変換を組み合わせたハイパースペクトル画像森林抽出手法【JST・京大機械翻訳】

Forestland extraction method of hyperspectral image combined with multi-feature HSV transform

著者 (4件)： Chen Pengdi (昆明理工大学国土資源工程学院 ,云南昆明,650093) ,  Huang Liang (昆明理工大学国土資源工程学院 ,云南昆明650093;云南省高校高原山区空間信息測絵技術応用工程研究中心 ,云南昆明650093) ,  Xia Yan (昆明理工大学国土資源工程学院 ,云南昆明,650093) ,  Yang Zenan (昆明理工大学国土資源工程学院 ,云南昆明,650093)
資料名： Quanqiu Dingwei Xitong  (Quanqiu Dingwei Xitong)
巻： 45  号： 3  ページ： 104-109  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2968A  ISSN： 1008-9268  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： 現在、森林地抽出の方式は主に選択サンプルが監督あるいは半監督で行われ、効率が低いため、本文では、マルチ特徴を組み合わせたHSV変換ハイパースペクトル画像林地抽出方法を提出した。まず第一に,原画像に関する補正処理を行い,次に,正規化植生指数(NDVI)と主成分分析(PCA)を用いて合成画像を得て,最後に,色値範囲を設定することによって,画像を色分割して森林情報を抽出した。結果によると、本文の方法を用いて、ハイパースペクトル林地の抽出精度が96.29%に達し、この方法の有効性を説明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  *主成分分析 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  *ハイパースペクトル画像 ,  林地 ,  合成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  測樹学  (FF01040T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  HSV ,  ハイパースペクトル画像 ,  森林 ,  手法