Application of Remote Sensing Techniques on Iron Oxide Detection from ASTER and Landsat Images of Tanintharyi Coastal Area, Myanmar

• Soe, Myint

• Kyaw, Toe Aung

• Takashima, Isao

• スー, ミン

• キャウ, トェ アウン

• 高島, 勲

書誌事項

タイトル別名

• ミャンマー南部タニンサリュイ沿岸地域におけるASTER及びLandsat衛星画像を使用したリモートセンシングによる鉄酸化物の検出

抄録

衛星画像の解析により、ミャンマー南部の鉄酸化物分布地域を検出した。利用した画像はASTERとLandsat、解析ソフトはTNTMipsV.6.9である。衛星画像の異なった波長の反射強度解析で鉄酸化物の分布域を求めた。利用した画像は、ASTERの可視近赤外波長のB2/B1比とLandsatの同波長B3/B1比、短波長赤外のB5/B4比である。これらの波長データを主成分分析により処理し、鉄酸化物が存在する地点からの反射強度が強くなるようにした。この結果、地表露頭に鉄酸化物が存在する地点を自動的に抽出できた。

The goal of this paper was to determine the effectiveness of remote sensing in the identification of iron oxide in the Tanintharyi coastal area, Southern Myanmar. The study used TNTmips version 6.9 software and the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) and Landsat Thematic Mapper data. Spectral properties are used to separate units in image data based on spectral reflectance in this paper. The iron oxide detection image was processed by ratioing VNIR B2/B1 in ASTER image and VNIR B3/B1 and SWIR B5/B4 in Landsat image. Principal component analysis (PCA) is an image processing technique that has been commonly applied to VNIR and SWIR sub region of ASTER data and Landsat images to locate iron oxide minerals. This technique indicates whether the materials are represented bright or dark pixels in the principal components according with the magnitude and sign of the eigenvectors loadings.

収録刊行物

• 秋田大学工学資源学部 研究報告

  秋田大学工学資源学部 研究報告 26 21-28, 2005-10-31

  秋田大学工学資源学部

キーワード

• iron oxide
• spectral reflectance
• band ratio
• ASTER
• Landsat
• PCA

詳細情報

• CRID: 1050001202565769344
• NII論文ID: 110004613639
• NII論文ID: 40007204566
• NII書誌ID: AA11410906
• ISSN: 13457241
• HANDLE: 10295/184
• NDL書誌ID: 7871094
• Web Site: https://air.repo.nii.ac.jp/records/486
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I7871094
• 本文言語コード: en
• 資料種別: departmental bulletin paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles