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J-GLOBAL ID：202102257397455763   整理番号：21A2349364

異種データ集合の組合せによる欧州土地利用/カバーデータの詳細増加【JST・京大機械翻訳】

Increasing the detail of European land use/cover data by combining heterogeneous data sets

著者 (6件)： Rosina Konstantin (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Ispra, Italy) ,  Batista e Silva Filipe (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Ispra, Italy) ,  Vizcaino Pilar (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Ispra, Italy) ,  Marin Herrera Mario (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Ispra, Italy) ,  Freire Sergio (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Ispra, Italy) ,  Schiavina Marcello (European Commission, Joint Research Centre (JRC), Ispra, Italy)
資料名： International Journal of Digital Earth  (International Journal of Digital Earth)
巻： 13  号： 5  ページ： 602-626  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5895A  ISSN： 1753-8947  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土地利用と土地被覆(LULC)に関するデータは,人間人口,社会経済的活動,輸送,環境,およびそれらの相互作用のモデリングのような政策関連研究のための重要な入力である。ヨーロッパでは,CORINE Land Coverは,全大陸をカバーする唯一のデータセットであるが,むしろ限られた空間的詳細を持つ。他のデータセットは,はるかに良い詳細を提供したが,しかし,何れかは,ヨーロッパの一部だけをカバーした(例えば,例)。都市アトラスは,主題的に制限された(例えば,Copernicus高分解能層)。本研究では,多様なLULCデータを処理し,41か国をカバーする調和した即席地図を作成した。そうすることによって,CORINE Land Coverと比較して,空間詳細(25から1ヘクタールまで)と主題詳細(7つの追加LULCクラスによる)を増やした。重要なこととして,著者らは,関心点の大きなデータベースを利用するために,機械学習を用いて,クラス「In産業と商業ユニットを,「Pro施設,経済/サービス施設,および「P施設に分解した。生産と商業土地利用の間の混乱にもかかわらず,この主題破壊の全体的精度は74%であり,しばしば雑音の多い訓練データまたは混合土地利用に起因する。この運動から学んだ教訓を議論し,さらに研究方向を提案した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  相互作用 ,  データベース ,  *土地利用 ,  都市 ,  ヨーロッパ ,  大陸 ,  高分解能 ,  土地被覆 ,  機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ ,  社会経済 ,  関心領域 ,  土地利用土地被覆 ,  *異種データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ融合 ,  土地利用 ,  土地被覆 ,  機械学習 ,  関心の点

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 異種データ ,  集合 ,  組合せ ,  欧州 ,  土地利用