リモートセンシングによる植生マッピング
リモートセンシングによる植生マッピング
| レコードナンバー | 890093 | 論文タイプ | 学術雑誌論文 |
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| ALIS書誌ID | ZZ00015063 | NACSIS書誌ID | AN00193852 |
| 著者名 | 村上 拓彦 望月 翔太 | ||
| 書誌名 | 日本生態學會誌 | ||
| 別誌名 | 日生態会誌 Jpn. j. ecol Japanese journal of ecology 日本生態学会誌 | ||
| 発行元 | 日本生態学会暫定事務局 | ||
| 巻号,ページ | 64巻・ 3号, p.233-242(2014-11) | ISSN | 00215007 |
| 全文表示 | PDFファイル (1441KB) | ||
| 抄録 | リモートセンシングによる植生マッピングについて、リモセンデータの選択、ピクセルベースとオブジェクトベース、新しい画像分類手法の順番で論じた。リモセンデータとして、地球観測衛星、航空機搭載型センサ、UAVに言及した。地球観測衛星は空間分解能別に各種衛星・センサを紹介した。画像分類の最小単位としてピクセルベース、オブジェクトベースにふれた。高分解能衛星データの登場後、オブジェクトベースでの植生マッピングの機会が多くなっている。新しい画像分類手法として機械学習に着目し、人工ニューラルネットワーク、決定木、サポート・ベクタ・マシン、集団学習について解説した。その他、ハイパースペクトル、多時期データ、スペクトル情報以外の情報を用いた植生マッピングについても事例を紹介した。今後はリモートセンシングの単なる可能性を示すだけでなく、植生に関連する主題図という高次プロダクトを確実に提供できる体制を整える必要もある。 | ||
| 索引語 | 植生マッピング;リモートセンシング;オブジェクトベース;ピクセルベース;画像分類手法;地球観測衛星;紹介;リモセンデータ;センサ;植生 | ||
| 引用文献数 | 66 | 登録日 | 2015年03月26日 |
| 収録データベース | JASI, AGROLib | ||