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J-GLOBAL ID：201702244174874351   整理番号：17A0161999

時系列データを用いて,冬コムギの認識ベクトル解析モデルを構築した。【JST・京大機械翻訳】

Vector Analysis Model of Winter Wheat Identification Using NDVI Time Series

著者 (5件)： Yang Yanjun (International Institute for Earth System Science,Nanjing University, The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology) ,  Zhan Yulin (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences) ,  Tian Qingjiu (International Institute for Earth System Science,Nanjing University, Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology) ,  Gu Xingfa (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences) ,  Yu Tao (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 31  号： 5  ページ： 53-59  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 作物タイプ識別にはスペクトル特徴の類似性があるため、「異物同譜」問題は有効に解決できない。時系列正規化植生指数(NDVI)曲線は作物の異なる時期における動的変化傾向を反映することができる。NDVI時系列をN次元空間に投影して多次元特徴ベクトルを構成し、冬小麦特有の生物季節学特徴と結合し、ベクトルの方向と大きさパラメータを利用して、冬小麦識別のベクトル分析モデルを構築し、モデルの識別能力が強く、NDVI時系列の優位性を十分に発揮することができる。本研究では,研究地域として唐(高 FIELD OF VIEW)データの高分解能に基づいて,被覆の長期的NDVI時系列を構築し,ベクトル解析モデルを用いて冬コムギの識別を行った。同時に最尤法,MAHALANOBIS距離法,サポートベクトルマシン法,ニューラルネットワーク法,最小距離法などの分類法と比較した。結果は,5つの分類法のカッパ係数が0.701と0.790の間にあり,ベクトル解析モデルが0.895に達し,精度が大いに改善されることを示した。この研究は冬コムギの識別と抽出のための新しいアイデアを提供し,リモートセンシング情報を調査するための一定の学術的価値と応用価値を持っている。同時に、研究区域の訓練サンプルに基づき、モデルの閾値パラメータを自動的に確定する方法を提案し、今後の冬小麦の自動抽出に基礎を築いた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  *秋播コムギ ,  銅 ,  高分解能 ,  類似性 ,  *ベクトル解析 ,  リモートセンシング ,  正規化植生指数 ,  最尤法 ,  *ベクトル ,  サポートベクトルマシン ,  特徴ベクトル ,  *時系列データ ,  環境指標 ,  指数
準シソーラス用語： 自動抽出 ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： winter wheat ,  NDVI ,  time series ,  vector analysis model ,  automatic identification

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 (5件)： 時系列データ ,  冬コムギ ,  ベクトル ,  解析モデル ,  構築