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J-GLOBAL ID：201702288757504707   整理番号：17A0296693

森林情報抽出のためのPLEIADES-1画像融合アルゴリズムの評価分析【JST・京大機械翻訳】

Evaluation analysis of fusion algorithms for Pleiades-1 data oriented to extraction of forestland information

著者 (5件)： Lin Xue (College of Forestry,Beijing Forestry University) ,  Peng Daoli (College of Forestry,Beijing Forestry University) ,  Huang Guosheng (Survey &Planning Institute of State Forestry Administration) ,  Wang Xuejun (Survey &Planning Institute of State Forestry Administration) ,  Hu Yang (College of Forestry,Beijing Forestry University)
資料名： Cehui Gongcheng  (Cehui Gongcheng)
巻： 25  号： 11  ページ： 18-24  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2876A  ISSN： 1006-7949  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： PLEIADES-1画像を対象として、林地情報抽出における融合アルゴリズムの選択を検討し、目視と定量分析に基づき、オブジェクト指向分類分析を支援する方法により、林業部門のリモートセンシング画像の大規模融合応用に参考を提供する。結果は,PANSHARPとGRAM-SCHMIDTアルゴリズムの融合効果が良好で,各バンドととの相関係数が0.8以上に達し,明瞭度とテクスチャが明らかに強化されることを示した。2つの融合アルゴリズムは,異なる森林地帯における情報抽出能力の優位性を持ち,そして,PANSHARP分類結果は,森林分類において86.55%に達し,そして,GRAM-SCHMIDT融合結果は,森林分類において最も高い分類精度を持った。具体的な融合アルゴリズムの選択は,その応用による情報抽出の階層に依存する.Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  定量分析 ,  相関係数 ,  明瞭度 ,  *画像 ,  林業 ,  *情報抽出
準シソーラス用語： 分類精度 ,  森林地帯 ,  テクスチャ ,  リモートセンシング画像 ,  オブジェクト指向分類 ,  林地 ,  *画像融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： extraction of forestland information ,  Pleiades-1 data ,  fusion algorithm

分類 (2件)： 自然保護  (SB06000L) ,  森林生物学一般  (FF02010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 森林 ,  情報抽出 ,  画像融合 ,  アルゴリズム ,  評価 ,  分析