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J-GLOBAL ID：202002227257894113   整理番号：20A0421841

植生シグネチャの分析に基づくSentinel2の多重スペクトル衛星画像による作物の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of crops by multispectral satellite images of sentinel 2 based on the analysis of vegetation signatures

著者 (3件)： Khamdamov R (Tashkent University of Information Technologies, 17A, Buz-2, Tashkent 100125, Uzbekistan) ,  Saliev E (Tashkent University of Information Technologies, 17A, Buz-2, Tashkent 100125, Uzbekistan) ,  Rakhmanov Kh (Tashkent University of Information Technologies, 17A, Buz-2, Tashkent 100125, Uzbekistan)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1441  号： 1  ページ： 012143 (8pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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： 本論文では,Sentinel2のマルチスペクトル衛星画像からの作物認識法について述べた。特徴空間は,Sentinel2分光帯衛星画像の全チャネル上の光学画像の輝度と色のようなパラメータを考慮に入れている。衛星画像における様々な地形クラスのためのマルチスペクトル画像の標識を分析した。「期待値最大化」と「k-平均」の方法による分類結果の比較分析をまとめた。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： *衛星利用画像 ,  *農作物 ,  輝度 ,  光学画像
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  マルチスペクトル画像 ,  特徴空間 ,  *多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 植生 ,  シグネチャ ,  分析 ,  多重スペクトル ,  衛星画像 ,  作物 ,  分類