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J-GLOBAL ID:202202249170556563   整理番号:22A0456983

GaoFen-6および多時期Sentinel-2データを用いた薬用植物Astragalus mongholicus BungeおよびSophora Flavescens Aitonの分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Medicinal Plants Astragalus Mongholicus Bunge and Sophora Flavescens Aiton Using GaoFen-6 and Multitemporal Sentinel-2 Data
著者 (5件):
資料名:
巻: 19  ページ: ROMBUNNO.2502805.1-5  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1397A  ISSN: 1545-598X  CODEN: IGRSBY  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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薬用植物の栽培地域に関する正確な情報は,薬用植物管理と偶発計画のためのマクロレベル決定を取るのに有用である。本研究において,GaoFen-6(GF-6)と多時期Sentinel-2(S-2)データを用いたAstragalus mongholicus BungeとSophora flavescens Aittonの能力と限界を,中国,内モンゴル,Naiman Bannerの事例研究を通して評価した。最初に,オブジェクトベースアプローチを用いて,GF-6画像に基づく農地マスクを生成した。次に,2019年に取得した多重時間S-2画像から異なるスペクトル指数を生成し,時間的音韻パターン解析を行った。続いて,最適特徴選択を各作物(A.mongholicus Bunge,S.flavescens AtonおよびZea mays L.)に対して行った。選択は,それらのグローバル分離度指数に従ってすべての特徴を選別して,モデル精度への寄与が無視できるものを除去することによって実行した。最後に,薬用植物をランダム森林分類アルゴリズムを用いて識別した。それぞれ94.51%および0.90の総合精度およびカッパ係数を達成し,時系列GF-6およびS-2データの相乗的使用がA.mongholicus BungeおよびS.flavescens Atonマッピングにより適していることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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