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J-GLOBAL ID：201702244094149797   整理番号：17A0204882

土地被覆精度評価のための景観形状指数に基づくサンプリング手法【Powered by NICT】

A landscape shape index-based sampling approach for land cover accuracy assessment

著者 (8件)： Chen Fei (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University) ,  Chen Jun (National Geomatics Center of China) ,  Wu Hao (National Geomatics Center of China) ,  Hou Dongyang (National Geomatics Center of China) ,  Zhang Weiwei (National Geomatics Center of China) ,  Zhang Jun (National Geomatics Center of China) ,  Zhou Xiaoguang (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University) ,  Chen Lijun (National Geomatics Center of China)
資料名： Science China. Earth Sciences  (Science China. Earth Sciences)
巻： 59  号： 12  ページ： 2263-2274  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2577A  ISSN： 1674-7313  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間サンプリング設計は,土地被覆精度評価における重要なステップの一つであり,多くの伝統的な試料採取法は土地被覆の高い空間的不均一性に起因する信頼できる空間サンプリングを実現させないかもしれない。三レベルLSIと空間的不均一性を特性化し,その後の試料サイズとそれらの空間分布を決定した。三レベルLSIは,領域の各地理的サンプリングユニットにおける各土地被覆クラスとuLSIのcLSIにおけるrLSIである。rLSIsを用いてターゲット領域における適切な試料サイズを導出した。cLSIsはより大きなサンプル数は,より高い空間的不均一性と土地被覆クラスに割り当てられることを保証するために使用されている。uLSIsは,試料部位が位置する最適地理的ユニットを選択するための有用な指標を提供した。LSIサンプリング法は,試料サイズを導出し,空間的不均一性に応じて適応方法でそれらの分布を決定することができる。実験事例研究はさらに,LSIサンプリング手法は,各領域のためのより適切なサンプルサイズ,希少クラスのための十分なサンプル数,地理的空間における最適サンプル分布が得られることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 地理学 ,  LSI【IC】 ,  事例研究 ,  キャラクタリゼーション ,  空間分布 ,  *土地被覆 ,  空間的不均一性
準シソーラス用語： *精度評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 土地被覆 ,  サンプリング ,  景観指数 ,  空間的不均一性 ,  精度評価

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)： 土地被覆 ,  精度評価 ,  景観 ,  形状指数 ,  サンプリング ,  手法