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J-GLOBAL ID：202102225134009454   整理番号：21A0397572

GF-6衛星画像の多特徴選択に基づくぶどう酒ブドウの精密識別【JST・京大機械翻訳】

Accurate recognition of wine grapes using multi-feature optimization based on GF-6 satellite images

著者 (8件)： Li Wenjie (浙江大学農業遥感与信息技術応用研究所,杭州 310058;浙江省農業遥感与信息技術重点研究実験室,杭州 310058) ,  Guo Xiaolei (銀川市气象局,銀川 750000) ,  Yang Lingbo (浙江大学農業遥感与信息技術応用研究所,杭州 310058;浙江省農業遥感与信息技術重点研究実験室,杭州 310058) ,  Yan Ming (銀川市气象局,銀川 750000) ,  Zou Chenxi (北京思湃徳信息技術有限公司,北京 100086) ,  Fang Yahua (北京思湃徳信息技術有限公司,北京 100086) ,  Sun Han (内蒙古新天元防災減災研究院,呼和浩特 010051) ,  Huang Jingfeng (浙江大学農業遥感与信息技術応用研究所,杭州 310058;浙江省農業遥感与信息技術重点研究実験室,杭州 310058)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 36  号： 18  ページ： 165-173  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マルチソースリモートセンシング情報と特徴選択は農作物識別精度を向上させる重要なサポートであり、高分六号(GF-6)衛星は初めて赤端バンドの国産衛星として導入し、その豊富なスペクトル情報は作物識別に新たな構想と解決方法を提供した。寧夏回族自治区銀川市永寧県の2018年6月ー2019年3月のGF-6データに基づき、紅辺優勢を利用して、スペクトル特徴、テクスチャ特徴、植生指数特徴を抽出し、多種類の特徴組合せ案を構築し、ランダム森林アルゴリズムにより特徴重要性を計測した。ぶどう酒を,最適特性の組合せによって識別した。結果は,単一特性と比較して,マルチソースリモートセンシング特性の増加が,ぶどう酒のブドウ分類効果を有意に改善し,その中で,植生指数の貢献度が最も大きく,スペクトル特徴が次であることを示した。ランダムフォレストに基づく最適特徴の組合せ分類は最良であり,その内,全体の分類精度は94.15%であり,ぶどう酒のユーザ精度は94.23%であり,製図精度は92.59%であった。実地調査の4つの酒庄を検証区として、ぶどう酒ぶどう抽出結果を統計データと比較し、面積相対精度はすべて70%以上であり、そのうち、好ましい特徴結果の相対精度は90%以上である。研究結果は,植生分類と識別における国産衛星の赤端バンドの応用のためのデータ参照を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ブドウ ,  農作物 ,  *ぶどう酒 ,  スペクトル ,  *特徴選択 ,  現地調査 ,  *衛星利用画像 ,  統計データ ,  寧夏回族自治区
準シソーラス用語： 植生指標 ,  分類精度 ,  ランダムフォレスト ,  テクスチャ特徴 ,  国産 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 麦  (FC03033M) ,  繊維料作物  (FC03077U) ,  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)： 衛星画像 ,  特徴選択 ,  ぶどう酒 ,  ブドウ ,  精密 ,  識別