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J-GLOBAL ID：202202245521430830   整理番号：22A1036798

人工ニューラルネットワークに基づく都市土地のリモートセンシングデータ処理【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing Data Processing of Urban Land Using Based on Artificial Neural Network

著者 (1件)： Zhang Han (Xi’an International University, Xi’an 710077, Shanxi, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  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： 都市化の急速な発展によって,土地の利用率は,注意の焦点になった。リモートセンシング技術は,都市土地の予測のために大量のデータを提供することができる。また,土地変化の複雑なデータ間の相関を見つけるのは,困難な問題である。ニューラルネットワーク技術は,高次元と非線形データの間のマッピング関係を見つける際に,明白な利点を持った。本論文は,都市土地とニューラルネットワーク方法の動的変化を結合して,将来における都市土地の利用比率と範囲を分析した。本論文では,リモートセンシング技術によって得られたデータを正規化し,クラスタ化して,異なるタイプの都市土地を分類する。畳込みニューラルネットワークと長期記憶ニューラルネットワークを用いて,都市土地利用の空間と時間的動特性を抽出した。研究結果は,本論文で使用するクラスタ化方法が,いろいろな都市土地タイプ,特に建築物の分類を合理的に分類することができることを示した。また,土地利用の将来の傾向を予測する方法は,土地利用の動的過程と一致した。最大予測誤差は建築物の予測から来ており,最大誤差は2.56%であり,これは妥当な誤差範囲である。最小誤差は1%を超えず,都市土地利用型の実と予測値の間の相関係数は0.9698に達した。Copyright 2022 Han Zhang. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 土地利用 ,  *ニューラルネットワーク ,  *都市 ,  相関係数 ,  クラスタ化 ,  *土地 ,  *リモートセンシング ,  都市化 ,  高次元 ,  正規化 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 長期記憶 ,  予測値 ,  *リモートセンシングデータ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  地形データの処理  (RC02050O)

引用文献 (32件)：

• D. Hong, N. Yokoya, N. Ge, J. Chanussot, X. X. Zhu, "Learnable manifold alignment (LeMA): a semi-supervised cross-modality learning framework for land cover and land use classification," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 147, pp. 193-205, 2019.
• Y. Chang, K. Hou, X. Li, Y. Zhang, P. Chen, "Review of land use and land cover change research progress," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 113, 2018.
• H. Sun, S. Li, X. Zheng, X. Lu, "Remote sensing scene classification by gated bidirectional network," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 58, no. 1, pp. 82-96, 2020.
• J. John, N. R. Chithra, S. G. Thampi, "Prediction of land use/cover change in the Bharathapuzha river basin, India using geospatial techniques," Environmental Monitoring and Assessment, vol. 191, no. 6, pp. 354, 2019.
• A. J. Kitalika, R. L. Machunda, H. C. Komakech, K. N. Njau, "Land-use and land cover changes on the slopes of mount meru-Tanzania," Current World Environment, vol. 13, no. 3, pp. 331-352, 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  都市 ,  土地 ,  リモートセンシングデータ