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J-GLOBAL ID:202002247215652860   整理番号:20A2463984

ポルトガルにおける森林変化を検出するためのBFASTの調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring BFAST to detect forest changes in Portugal
著者 (3件):
資料名:
巻: 11533  ページ: 1153308-8  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0943A  ISSN: 0277-786X  CODEN: PSISDG  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ランドサット8データおよび加法(BFAST)を,森林皆伐および燃焼地域を検出するために,中央ポルトガルの地域で使用した。2013年から2019年までの合計79のLandsat8画像を経路/列204/032にダウンロードし,NDVIを計算した。同じデータ処理を経路/列203/032に対して行い,重複領域におけるより密な時系列を作成し,それは124画像に増加した。解析の出力は,変化(すなわち,森林損失)と無変化のバイナリマップである。ランダム層別サンプリングに基づく確率的精度評価は,地層当たり100のランダムポイントによって実行した。各ポイントは,参照データに基づく”非変化”,”クリアカット”あるいは”燃焼領域”として解釈された。さらに,変化の日付(何れか)を定義した。結果は,0.30±0.02と0.19±0.02のクラス「Change」の省略と試運転誤差によるバイナリ分類のための0.85±0.02の全体的精度を示した。さらに,経路/列204/032の森林地帯の32%は,分析した期間において,皆伐または火災の少なくとも1つのエピソードを通過したと見積もられる。変化と検出の日の間の時間遅れは平均で約2.5か月であり,それはより密な時系列の領域で1.5か月に減少した。結果は有望であるが,BFASTは幾分遅く,従って,いくつかの懸念が運転使用における効率について残っている。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
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リモートセンシング一般  ,  放射,大気光学  ,  図形・画像処理一般  ,  環境問題  ,  土地利用一般,地域制 
タイトルに関連する用語 (3件):
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