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J-GLOBAL ID：202002233187092374   整理番号：20A0380973

リモートセンシングデータからの牧草支配生息場所の分類:精度と主題分解能に対するスペクトル分解能,取得時間および植生分類システムの影響【JST・京大機械翻訳】

Classifying grass-dominated habitats from remotely sensed data: The influence of spectral resolution, acquisition time and the vegetation classification system on accuracy and thematic resolution

著者 (6件)： Bradter Ute (University of Leeds, School of Biology, Leeds LS2 9JT, UK) ,  O’Connell Jerome (University of Leeds, School of Biology, Leeds LS2 9JT, UK) ,  Kunin William E. (University of Leeds, School of Biology, Leeds LS2 9JT, UK) ,  Boffey Caroline W.H. (University of Leeds, School of Biology, Leeds LS2 9JT, UK) ,  Ellis Richard J. (University of Leeds, School of Biology, Leeds LS2 9JT, UK) ,  Benton Tim G. (University of Leeds, School of Biology, Leeds LS2 9JT, UK)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 711  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 植生の詳細な地図は,空間保全計画を容易にする。このような情報は,生態学的応用に必要な詳細(主題分解能)によりリモートセンシングデータからマップすることは困難である。英国南東部の草優占生息地について,以下の選択が種々の主題分解能における分類精度を改善することを評価した。1)ハイパースペクトルデータからシミュレートされた8および13バンドのスペクトル分解能の減少を伴うハイパースペクトルデータ対データ。2)優勢植物種(Dom-Species)に基づくクラスタ化に対する植生(サブ)-コミュニティ(英国国家植生分類,NVC)の詳細な記述を用いた植生分類システム。3)画像取得の月。ハイパースペクトルデータは,NVC(84~87%)を用いて,端部から離れた植生に対して最高の精度を生み出した。シミュレーションした13バンドデータも良好に(83~86%の精度)実行した。シミュレートされた8バンドデータは,より細かい主題分解能(77~78%精度)でより劣ったが,より粗い主題分解能(82~86%)に対して,シミュレートされた13バンドまたはハイパースペクトルデータからのそれらと類似した精度を生成した。NVCによる植生の分類(ハイパースペクトルデータに対する84~87%の精度)は,通常,Dom-Species(ハイパースペクトルデータに対して81~84%)と比較してより高い精度を達成した。最も高い識別率は,時間植生の周辺で達成された。結果は,優勢種に基づく1つの代わりに植生(サブ)群落の詳細な記述を用いることがより正確なマッピングをもたらすことができることを示唆した。NVCは優占種の組成の違いに加えてサイト条件の違いを反映し,植生分類に役立つ可能性がある。また,結果は,ハイパースペクトルデータまたは13バンドマルチスペクトルデータを用いることが,生態学的応用においてしばしば必要とされる微細な主題分解能を達成するのを助けることができることを示唆している。高い主題分解能を持つ正確な植生地図は,種や生息場所の保存のような一連の応用に役立つ可能性がある。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： *牧草 ,  *生息場所 ,  コミュニティ ,  クラスタ化 ,  英国 ,  生態学 ,  分解能 ,  群落 ,  優占種 ,  *スペクトル分解
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  ハイパースペクトル ,  植生図 ,  *植生分類 ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ハイパースペクトル ,  マッピング ,  マルチスペクトル ,  国家植生分類(NVC) ,  ランダムフォレスト ,  植生群落

分類 (4件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  植物に対する影響  (EE05030G) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング ,  牧草 ,  支配 ,  生息場所 ,  分類 ,  主題 ,  分解能 ,  植生分類