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J-GLOBAL ID：202102223716103493   整理番号：21A2454837

深層畳込みニューラルネットワークを用いた米国,Delmarva半島における森林湿地浸水のマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping Forested Wetland Inundation in the Delmarva Peninsula, USA Using Deep Convolutional Neural Networks

著者 (10件)： Du Ling (Hydrology and Remote Sensing Laboratory, USDA-ARS, Beltsville, MD 20705, USA) ,  McCarty Gregory W. (Hydrology and Remote Sensing Laboratory, USDA-ARS, Beltsville, MD 20705, USA) ,  Zhang Xin (School of Computing, Mathematics and Digital Technology, Manchester Metropolitan University, Manchester M1 5GD, UK) ,  Lang Megan W. (U.S. Fish and Wildlife Service National Wetlands Inventory, Falls Church, VA 22041, USA) ,  Vanderhoof Melanie K. (U.S. Geological Survey, Geosciences and Environmental Change Science Center, P.O. Box 25046, DFC, MS980, Denver, CO 80225, USA) ,  Li Xia (Hydrology and Remote Sensing Laboratory, USDA-ARS, Beltsville, MD 20705, USA) ,  Huang Chengquan (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Lee Sangchul (Hydrology and Remote Sensing Laboratory, USDA-ARS, Beltsville, MD 20705, USA) ,  Lee Sangchul (Department of Environmental Science & Technology, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Zou Zhenhua (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 4  ページ： 644  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 東合衆国におけるDelmarva半島は,気象変動と気候変動に非常に敏感な数千の小さい,森林,沈降性湿地によって部分的に特性化されるが,重要な生態系サービスを提供する。これらの沈降湿地の比較的小さなサイズと森林キャノピー被覆の下のそれらの発生のため,既存のリモートセンシングデータと伝統的分類手法に基づくそれらの浸水状態をマッピングすることは,非常に挑戦的である。本研究では,最新のU-Netセマンティックセグメンテーションネットワークを適用して,Delmarva地域における森林湿地氾濫を,デジタル標高モデル(DEM)および地形湿潤指数(TWI)を含む,微細空間分解能光検出および測距(ライダー)強度および地形データの統合により,Delmarva地域における森林湿地氾濫を地図化した。ライダー強度から発生した湿地浸水ラベルをモデル訓練と検証に用いた。湿地氾濫地図の結果も野外データを用いて検証し,U.S.魚類および野生寿命サービス国立湿地インベントリ(NWI)地理空間データセットおよび以前の研究からのランダム森林出力と比較した。著者らの結果は,著者らの深層学習モデルが,フィールドデータと比較して95%(カッパ=0.90)の総合精度およびライダー強度由来浸水ラベルを有する高いオーバーラップ(IoU=70%)で,浸水状態を正確に決定できることを示した。深層学習モデルにおける地形計量の統合は,鬱病湿地の分類精度を改善できる。本研究は,高分解能光学およびライダーリモートセンシングデータセットの利用による湿地氾濫地図の精度を改善する深層学習モデルの大きな可能性を強調する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 沈降 ,  LIDAR ,  被覆 ,  湿潤 ,  気候変動 ,  *湿地 ,  *浸水 ,  在庫量 ,  高分解能 ,  *半島 ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： 生態系サービス ,  ランダムフォレスト ,  リモートセンシングデータ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 森林湿地 ,  浸水 ,  深層学習 ,  ライダー ,  WorldView-3 ,  DEM ,  地形湿潤度指数

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (41件)：

• Tiner, R.W. Geographically isolated wetlands of the United States. Wetlands 2003, 23, 494-516.
• Cohen, M.J.; Creed, I.F.; Alexander, L.; Basu, N.B.; Calhoun, A.J.; Craft, C.; D’Amico, E.; DeKeyser, E.; Fowler, L.; Golden, H.E.; et al. Do geographically isolated wetlands influence landscape functions? Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2016, 113, 1978-1986.
• Lang, M.W.; Kasischke, E.S. Using C-Band Synthetic Aperture Radar Data to Monitor Forested Wetland Hydrology in Maryland’s Coastal Plain, USA. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2008, 46, 535-546.
• Stedman, S.; Dahl, T.E. Status and Trends of Wetlands in the Coastal Watersheds of the Eastern United States 1998 to 2004. Available online: https://www.fws.gov/wetlands/Documents/Status-and-Trends-of-Wetlands-in-the-Coastal-Watersheds-of-the-Eastern-United-States-1998-to-2004.pdf (accessed on 14 February 2020).
• DeVries, B.; Huang, C.; Lang, M.; Jones, J.; Huang, W.; Creed, I.; Carroll, M. Automated Quantification of Surface Water Inundation in Wetlands Using Optical Satellite Imagery. Remote Sens. 2017, 9, 807.

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層畳込みニューラルネットワーク ,  米国 ,  半島 ,  森林 ,  湿地 ,  浸水 ,  マッピング