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J-GLOBAL ID：202202265129016438   整理番号：22A0442982

森林地域におけるUAVマルチスペクトル画像から検索した植生指数の3Dマップの構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of 3D maps of vegetation indices retrieved from UAV multispectral imagery in forested areas

著者 (2件)： Villacres Juan (Department of Electronic Engineering, Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Valparaiso, Chile) ,  Auat Cheein Fernando A. (Department of Electronic Engineering, Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Valparaiso, Chile)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 213  ページ： 76-88  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  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： 燃料含水量(FMC)マップ,ならびに温度,地形および風速マップの構築は,森林地域における火災感受性モデルの開発に不可欠である。樹冠の水分分布は探査と三次元表現を必要とする。本論文では,点雲における植生指数(VI)として表現されるFMCマップの構築を示した。マルチスペクトル画像は,ポイントクラウドを作り出すために無人航空機に搭載したカメラによって捕捉した。VIsは森林キャノピーに属する点で推定した。キャノピー点を分類するため,地上点のフィルタリングとVIの閾値化の組合せを評価した。そのようなキャノピー点に関して,ランダム森林(RF),カーネルリッジ回帰(KRR),およびGauss過程検索(GPR)回帰器を,FMCに関連する12のVIsを推定するために調査した。モデルの入力セットは,マルチスペクトルカメラによって提供される5つの波長を表す点から成った。VIのグランドトルースを分光計を用いて得た。研究地域はチリのMaule地域におけるPinus radiataの1ha森林であった。結果は,キャノピー点セグメンテーションのための地上フィルタリングとVIs閾値の組み合わせが,93.27%の精度,95.65%の再現,90.12%のF1スコア,および87.82%の精度を達成したことを示した。さらに,GPRを用いたVIsの回収は,0.175の二乗平均平方根誤差と0.18の決定係数を達成した。相関係数に従って,GPRは12のVIsの11を回収でき,KRRは3つ回復し,RFは回復できなかった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  風速 ,  セグメンテーション ,  フィルタリング ,  波長 ,  相関係数 ,  Gauss過程 ,  無人機 ,  分光計 ,  ラジアータマツ ,  *三次元 ,  樹冠
準シソーラス用語： *植生指標 ,  *マルチスペクトル画像 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 燃料含水量 ,  マルチスペクトル画像 ,  植生指数推定 ,  キャノピーセグメンテーション

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 森林 ,  地域 ,  UAV ,  マルチスペクトル画像 ,  検索 ,  植生指数 ,  3D ,  マップ ,  構築