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J-GLOBAL ID：202102228576120931   整理番号：21A0670262

衛星画像を用いた作物面積推定を改善するための混合画素の分解のための適応ニューロファジィアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive Neuro-Fuzzy Approach for Decomposition of Mixed Pixels to Improve Crop Area Estimation Using Satellite Images

著者 (3件)： Dwivedi Arun Kant (Indian Institute of Technology Roorkee,Department of Computer Science and Engineering,India) ,  Roy Sudip (Indian Institute of Technology Roorkee,Department of Computer Science and Engineering,India) ,  Singh Dharmendra (Indian Institute of Technology Roorkee,Department of Electronics and Communication Engineering,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 4191-4194  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 作物面積の推定は,資源のより良い利用と合理的なコストでのより高い生産のために,収穫前と後収穫シナリオの両方に有益であるので,知的農業に向けての段階をより近づける。特に作物クラスの境界において,混合ピクセルによる自由に利用できる低解像度衛星画像における作物面積の推定には多くの挑戦がある。ニューラルネットワークは,衛星画像における未知パターンから学習する能力を持ち,次に,それらの学習に基づく決定を行う。ファジー論理は,各クラスの部分メンバーシップを説明できるニューラルネットワークと共に使用される。したがって,本論文では,これらの2つのモデルを統合し,各作物クラスに対する面積の正確な推定を行うのに有用であることを見出した。定量的解析は,ドローン画像とグローバル位置決めシステム現場調査によって作り出す参考データの助けを借りて実行した。本研究は,提案した方法が作物クラスの面積推定の精度を改善することを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農業 ,  *農作物 ,  ニューラルネットワーク ,  定量的分析 ,  無人機 ,  *衛星利用画像 ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： 位置決めシステム ,  ミクセル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 衛星画像 ,  作物 ,  面積 ,  推定 ,  混合画素 ,  分解 ,  適応 ,  ニューロファジィ