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J-GLOBAL ID：202202282969075141   整理番号：22A0202528

都市材料混合物の勾配分析におけるサンプリングロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Sampling Robustness in Gradient Analysis of Urban Material Mixtures

著者 (5件)： Ji Chaonan (Geography Department, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany) ,  Jilge Marianne (German Remote Sensing Data Center (DFD), German Aerospace Center (DLR), Wes&ling, Germany) ,  Heiden Uta (Remote Sensing Technology Institute (IMF), German Aerospace Center (DLR), Wes&ling, Germany) ,  Stellmes Marion (Institute of Geographical Sciences, Freie Universitaet Berlin, Berlin, Germany) ,  Feilhauer Hannes (Institute of Geographical Sciences, Freie Universitaet Berlin, Berlin, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4500211.1-11  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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)

抄録/ポイント： 衛星搭載ハイパースペクトル画像(HSI)を解析する多くの研究は,都市表面材料の複雑な混合物による純粋なピクセルの欠如を取り扱うために,今までに悩まされてきた。最近,都市表面材料組成における勾配の代替概念が提案され,純粋ピクセルの以前の決定に対する要求なしに衛星搭載HSIを持つ都市地図にうまく適用されている。勾配概念は,すべてのピクセルを混合として扱い,表面材料の被覆画分における漸次遷移を記述し,定量化することを目的とした。この概念は衛星搭載HSIを用いた都市マッピングに取り組むための有望なアプローチを示す。しかし,勾配はデータ駆動方法で決定されるので,都市域内のそれらの移動可能性を調べる必要がある。この目的のために,著者らは,6つの系統的および3つの単純なランダムサンプリング方式を通して,都市表面材料勾配とそれらの依存性のロバスト性を分析した。結果は,一次勾配特徴空間(P空間)と個々の勾配特徴空間(I空間)における9つのサンプリング方式の間の高い類似性を示した。P空間をI空間と比較して,Mantel統計は,P空間におけるサンプル分布の類似性を示し,そして,各I空間は,有意水準がP<0.01であるので,高い信頼性でかなり強かった。従って,試験領域で定義された材料勾配は,特定のサンプリングスキームに依存しないと結論できる。本研究は,都市表面物質勾配の安定性と,他の都市環境における材料勾配の解釈のその後の解析の道を開いた。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】

シソーラス用語： 被覆 ,  *都市 ,  画素 ,  類似性 ,  無作為抽出 ,  *ロバスト性 ,  都市環境
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  特徴空間 ,  高信頼性 ,  データ駆動 ,  衛星搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  混合物 ,  勾配 ,  分析 ,  サンプリング ,  ロバスト性