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)  [in Japanese] Vegetation mapping using remotely sensed imagery(<Feature>Remote sensing of vegetation)  [in Japanese]

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Abstract

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。

Journal

  • JAPANESE JOURNAL OF ECOLOGY

    JAPANESE JOURNAL OF ECOLOGY 64(3), 233-242, 2014

    The Ecological Society of Japan

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110009892601
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN00193852
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    0021-5007
  • NDL Article ID
    026091354
  • NDL Call No.
    Z18-43
  • Data Source
    NDL  NII-ELS  IR  J-STAGE 
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