リモートセンシングによる植生マッピング(<特集>植生のリモートセンシング) Vegetation mapping using remotely sensed imagery(<Feature>Remote sensing of vegetation)

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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。

収録刊行物

  • 日本生態学会誌

    日本生態学会誌 64(3), 233-242, 2014

    日本生態学会暫定事務局

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009892601
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00193852
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Journal Article
  • ISSN
    0021-5007
  • NDL 記事登録ID
    026091354
  • NDL 請求記号
    Z18-43
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS  IR  J-STAGE 
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