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J-GLOBAL ID：202102281579008848   整理番号：21A2455492

コリン土地被覆データに基づく土地変化シミュレーションに及ぼすカテゴリー集約の影響【JST・京大機械翻訳】

Effects of Category Aggregation on Land Change Simulation Based on Corine Land Cover Data

著者 (4件)： Varga Orsolya Gyongyi (Department of Physical Geography and Geoinformatics, Faculty of Science and Technology, University of Debrecen, 4032 Debrecen, Hungary) ,  Jr Robert Gilmore Pontius (School of Geography, Clark University, Worcester, MA 01610, USA) ,  Szabo Zsuzsanna (Department of Physical Geography and Geoinformatics, Faculty of Science and Technology, University of Debrecen, 4032 Debrecen, Hungary) ,  Szabo Szilard (Department of Physical Geography and Geoinformatics, Faculty of Science and Technology, University of Debrecen, 4032 Debrecen, Hungary)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 8  ページ： 1314  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： いくつかの因子が,土地変化シミュレーションモデルの性能に影響を及ぼす。1つの潜在的重要因子は,土地カテゴリー集約であり,それは,データにおける見かけの土地変化のサイズを縮小する可能性をもつ間,カテゴリーの数を減らした。本論文では,Coine Land Coverカテゴリを集約する4つの方法が,様々な空間範囲での土地変化の大きさに影響し,その結果114のセルラオートマトン-Markovシミュレーションモデル実行の性能に影響を及ぼす方法を比較した。較正間隔中の基準変化,検証間隔中のシミュレーション変化,シミュレーション性能の5つの計量,Meritの図,および4つの成分,すなわち,Misses,Hits,Wrong HitsおよびFalse Alarm,を計算した。コリン標準レベル1カテゴリー凝集は,他の凝集法よりも変化を減少させた。コリン標準レベル1集約法を使用したモデルランは,Hitsが正しくシミュレートされた変化であるMiss,Hits,Wrong Hits,およびFalse Alarmのより低いサイズを返す傾向を下回る傾向があった。”そのモデル”は,低いサイズの変化地域を返す傾向であった。また,Hits,Wrong Hits,およびFalse Alarmsのより低い値であった。挙動ベースの凝集法は,他の凝集法と比較して,より少ないカテゴリーを用いて,最も変化を維持した。カテゴリーの数を減らしながら,キャリブレーションと検証間隔の間,基準変化のサイズを維持する凝集法を推薦し,一方,モデルは,元の数のカテゴリーよりも少ない変化の最大サイズを使用する。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： 凝集 ,  *シミュレーション ,  シミュレーションモデル ,  *土地 ,  凝集処理 ,  セルラオートマトン ,  *土地被覆 ,  脂肪族アミン ,  脂肪族アルコール ,  第四アンモニウム ,  アミノアルコール

著者キーワード (4件)： 凝集 ,  土地変化モデリング ,  CA-Markovモデル ,  検証

分類 (1件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

物質索引 (1件)： コリン

引用文献 (49件)：

• Brown, D.G.; Verburg, P.H.; Pontius Jr, R.G.; Lange, M.D. Opportunities to Improve Impact, Integration, and Evaluation of Land Change Models. Curr. Opin. Environ. Sustain. 2013, 5, 452-457.
• Paegelow, M.; Camacho Olmedo, M.T.; Mas, J.; Houet, T.; Pontius Jr, R.G. Land Change Modelling: Moving Beyond Projections. Inter. J. Geogr. Inf. Sci. 2013, 27, 1691-1695.
• Lundberg, A. Recent Methods, Sources and Approaches in the Study of Temporal Landscape Change at Different Scales-A Review. Hung. Geogr. Bull. 2018, 67, 309-318.
• Ruelland, D.; Dezetter, A.; Puech, C.; Ardoin-Bardin, S. Long-Term Monitoring of Land Cover Changes Based on Landsat Imagery to Improve Hydrological Modelling in West Africa. Inter. J. Remote Sens. 2008, 29, 3533-3551.
• Viana, C.M.; Girão, I.; Rocha, J. Long-Term Satellite Image Time-Series for Land use/Land Cover Change Detection using Refined Open Source Data in a Rural Region. Remote Sens. 2019, 11, 1104.

タイトルに関連する用語 (6件)： コリン ,  土地被覆 ,  土地 ,  シミュレーション ,  カテゴリー ,  集約