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J-GLOBAL ID：202102265149709243   整理番号：21A2454645

GF-1リモートセンシング画像のための動的閾値を持つハイブリッドマルチスペクトル特徴に基づくクラウド検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Cloud Detection Approach Based on Hybrid Multispectral Features with Dynamic Thresholds for GF-1 Remote Sensing Images

著者 (21件)： Xiong Quan (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Wang Yuan (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Liu Diyou (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Ye Sijing (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Du Zhenbo (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Liu Wei (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Huang Jianxi (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Huang Jianxi (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China) ,  Huang Jianxi (Key Laboratory of Agricultural Land Quality and Monitoring, Ministry of Natural Resources, Beijing 100083, China) ,  Su Wei (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Su Wei (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China) ,  Su Wei (Key Laboratory of Agricultural Land Quality and Monitoring, Ministry of Natural Resources, Beijing 100083, China) ,  Zhu Dehai (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Zhu Dehai (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China) ,  Zhu Dehai (Key Laboratory of Agricultural Land Quality and Monitoring, Ministry of Natural Resources, Beijing 100083, China) ,  Yao Xiaochuang (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Yao Xiaochuang (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China) ,  Yao Xiaochuang (Key Laboratory of Agricultural Land Quality and Monitoring, Ministry of Natural Resources, Beijing 100083, China) ,  Zhang Xiaodong (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Zhang Xiaodong (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, Beijing 100083, China) ,  Zhang Xiaodong (Key Laboratory of Agricultural Land Quality and Monitoring, Ministry of Natural Resources, Beijing 100083, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 3  ページ： 450  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： 今日,GF-1(GFはGaoFenのアクロニーム)で,それらの高い時空間分解能と自由アベイラビリティのため,農業で広く利用されるリモートセンシング画像が広く利用されている。しかし,光衛星の移動可能な理論的根拠により,GF-1リモートセンシング画像は雲によって必然的に影響を受け,作物地域の地上物体情報の欠如をもたらし,研究データセットにノイズを加える。したがって,大規模農業処理および適用に来るとき,時間消費および精度の両者において,強力な性能を有する作物地域のGF-1画像の雲画素を効率的に検出することが重要である。上記の問題を解決するために,本論文は動的閾値を有するハイブリッドマルチスペクトル特徴(HMF)に基づくクラウド検出方式を提案した。このアプローチは,3つのスペクトル特徴,すなわち正規化植生指数(NDVI),WHITENESSとHaze-Optimization変換(HOT)を組み合わせて,ハイブリッドマルチスペクトル特徴を利用することができる雲画素を検出した。一方,異なる季節における閾値の多様性を満たすために,動的閾値調整法を採用して,画像のための特定の閾値のグループを得るために,特徴と太陽高度角度の間の関係を構築した。GF-1リモートセンシングデータセットの試験およびランダムフォレスト(RF)による比較試行によって,結果は,本論文で提案した方式が高精度を有するだけでなく,時間消費に関して利点を有することを示した。雲検出の平均精度は90.8%に達し,各GF-1画像に対する時間消費は5分に達し,RF法に比べて83.27%減少した。したがって,本研究で提示した手法は,リモートセンシング画像の雲検出に興味を持つものに対する参照として役立つ。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： 雑音 ,  農業 ,  農作物 ,  アベイラビリティ ,  *画素 ,  空間分解能 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 高精度 ,  ランダムフォレスト ,  *リモートセンシング画像 ,  動的閾値 ,  *スペクトル特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 雲検出 ,  ハイブリッドマルチスペクトル特徴 ,  動的閾値 ,  GF-1画像

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)

引用文献 (38件)：

• Ye, S.; Zhao, C.; Wang, Y.; Liu, D.; Du, Z.; Zhu, D. Design and implementation of automatic orthorectification system based on GF-1 big data. Trans. Chin. Soc. Agric. Eng. 2017, 33.
• Zeng, C. The Quality Assessment and Feature Analysis of Domestic High Resolution Satellite Images. Master’s Thesis, Chengdu University of Technology, Chengdu, China, 2017.
• Bai, Z. Technical characteristics of GF-1 remote sensing satellite. Aerosp. China 2013, 5-9.
• Dong, Q.; Yue, C. Image Fusion and Quality Assessment of GF-1. For. Inventory Plan. 2016, 41, 1-5, 10.
• Jia, K.; Liang, S.; Gu, X.; Baret, F.; Wei, X.; Wang, X.; Yao, Y.; Yang, L.; Li, Y. Fractional vegetation cover estimation algorithm for Chinese GF-1 wide field view data. Remote Sens. Environ. 2016, 177, 184-191.

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング画像 ,  動的閾値 ,  マルチ ,  スペクトル特徴 ,  クラウド