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J-GLOBAL ID：202002232494684832   整理番号：20A0288969

Landsat時系列を用いた都市不浸透性表面の連続サブピクセルモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Continuous subpixel monitoring of urban impervious surface using Landsat time series

著者 (2件)： Deng Chengbin (Department of Geography, State University of New York at Binghamton, PO Box 6000, Binghamton, NY 13902, United States) ,  Zhu Zhe (Department of Geosciences, Texas Tech University, Lubbock, TX 79409, United States)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 238  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 連続サブピクセルモニタリング(CSM)と呼ばれる新しい方法を開発し,サブピクセルレベルで連続的に都市不浸透表面変化をマップし,監視した。2000年と2014年の間の明確なLandsat観測に基づいて,各画素の時系列モデルを最初に推定し,連続変化検出と分類(CCDC)アルゴリズムによって,どんな土地表面変化も検出した。次に,推定時系列モデルのこれらの係数とRoot平均二乗誤差(RMSEs)をランダムフォレスト回帰の入力として用いた。変数とバンドの種々の組合せによるいくつかの実験を,ランダム森林回帰モデルをより良く構築するために探究した。著者らは,このアルゴリズムをサブピクセルの都市不浸透性表面積(ISA%)をマップするために成功裏に適用し,Broome郡(ニューヨーク)におけるその動力学を特性化した。結果と解析からいくつかの結論を引き出すことができる。最初に,CSMにおけるサブピクセルマッピング技術と時系列解析の統合は,時間において1つのポイントで比較的満足できるISA%結果を得ることができた。より高い精度とより小さいバイアスにより,そのマッピング精度は,夜間光画像と輸送ネットワークのような広範囲の補助データを使用することなく,国家土地被覆データベース(NLCD)パーセントよりも優れている。第二に,任意の時間間隔のISA%変化を,比較的高い精度でCSMによって容易に誘導し,検出することができ,それは,サブ年ISA%変化生成物を発生させる可能性を持っている。さらに,このアプローチは,都市拡大/強化(ISA%利得)だけでなく,都市解体/再開発(ISA%損失)や表面改質(機械的変化なし)のような都市遷移の異なるパターンも検出することができる。最後に,CSMは米国における最も雲のある地域の1つで良く機能する。このアルゴリズムは,サブピクセルレベルで他の土地被覆タイプ(例えば,樹木,潅木,および不毛地)に適用する可能性を持つ,信頼できる効率的な方法で,都市の不浸透表面変化を地図化し,監視する新しい方向を提供できた。それは,また,他の土地被覆タイプ(例えば,樹木,潅木,および不毛地)に適用する可能性を持っている。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 時系列分析 ,  輸送網 ,  LANDSAT ,  アルゴリズム ,  データベース ,  キャラクタリゼーション ,  再開発 ,  *都市 ,  利得 ,  灌木 ,  画素 ,  *浸透 ,  回帰モデル ,  バイアス ,  土地被覆

著者キーワード (5件)： ランドサット ,  都市 ,  時系列 ,  都市の不浸透性表面動力学 ,  連続サブピクセルモニタリング

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： LANDSAT ,  時系列 ,  都市 ,  不浸透性 ,  サブピクセル ,  モニタリング