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J-GLOBAL ID：202102253882118006   整理番号：21A0489100

GF-2号とOLI画像を組み合わせた土地利用ファジィ分類法【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Pan Yue (浙江正元地理信息有限責任公司,浙江 徳清 313200;江西省数字国土重点実験室,江西 南昌 330013;流域生態与地理環境監測国家測絵地理信息局重点実験室,江西 南昌 330013) ,  Jin Lijiao (浙江正元地理信息有限責任公司,浙江 徳清 313200) ,  Chen Zhuan (江西省数字国土重点実験室,江西 南昌 330013;東華理工大学 測絵工程学院,江西 南昌 330013) ,  Wei Xiaojian (江西省数字国土重点実験室,江西 南昌 330013;東華理工大学 測絵工程学院,江西 南昌 330013)
資料名： Dili Kongjian Xinxi  (Dili Kongjian Xinxi)
巻： 18  号： 11  ページ： 26-30  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3244A  ISSN： 1672-4623  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： リモートセンシング画像による土地情報取得において,瞬間視野の影響により,同じセンサがハイパースペクトル分解能画像と高空間分解能画像を同時に取得することが難しいため,単一源リモートセンシング画像のみによる土地利用分類には限界がある。土地利用分類精度を改善するために,GF-2画像のテクスチャ情報,空間情報およびOLI画像のスペクトル情報を用いて,土地利用のファジィ分類を行った。主成分分析(PCA)を用いて,スペクトル情報とテクスチャ情報を圧縮し,処理し,そして,異なる地物のスペクトルとテクスチャ特徴に従って,45,65,85の3つの異なるスケールの画像を分割した。画像分割ユニットに基づいて,ファジィ論理メンバーシップ関数を構築し,研究地域の土地利用ファジィ分類を実現し,従来のオブジェクト指向分類法と比較した。GF-2とOLI画像を用いた研究地域の土地利用分類結果のKappa係数は0.94であり,分類精度は著しく向上した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *土地利用 ,  分解能 ,  地物 ,  スペクトル ,  情報収集 ,  *土地 ,  センサ ,  メンバシップ関数 ,  主成分分析 ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： 空間情報 ,  ハイパースペクトル ,  画像セグメンテーション ,  分類精度 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 土地利用 ,  ファジィ分類