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ALOS衛星AVNIR-2データと水田区画データを用いた 水稲作付け判別 一牧草作の転作田と不作付田が多い平地エリアにおける調查事例一

机译:Alos Satellite Avnir-2数据和稻谷稻田数据使用稻谷分区数据会议案例在一个带有主要工厂和罗德米的平坦区域进行研究

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摘要

牧草作の転作田と不作付田が多い平地ェリァを対象とし,ALOS衛星AVNIR-2デ一タと水田区画データを用いて区画 毎に水稲作付け判別を行った.まずAVNIR-2画像の各画素を教師なし分類法によって40クラスに分類し,次に各クラ スを経験的に水稲作と非水稲作のいずれかに対応づけて2クラスに統合した.最後にそのクラス統合した分類画像に水 田区画デ一タを重ねて,分類結果を区画毎に集約して水稲作田を抽出した.面積1,000m2以上の区画についての判別精 度は,衛星観測日の6月15日(水稲の分げつ前期),7月2日(分げつ後期),9月17日(成熟期),10月16日(収穫 期)それぞれ99.0%, 97.9%, 95.4%, 95.5%であった.誤判別の要因について,AVNIR-2データの地上分解能と位置精 度および分光反射特性の類似性の面から考察した.
机译:桨瞄准与爆发和贩运稻田的平随机稻田,并且使用Alos卫星Avnir-2去浸和稻田数据来确定每个分区的水稻生成确定。首先是Avnir的所有像素-2图像分类分类方法被分类为40级,然后在两类中完成每个课程,以应对大米和非垫稻米培养。最后,集成了类的集成分类图像集成了字段的字段和分类每个分区都会聚集结果以提取稻田。区域的确定精度为1,000平方米或更多的区域是卫星观察日期的6月15日(上半场的稻米分裂),7月2日(分段), 9月17日(成熟),99.0%,97.9%,95.4%,95.4%,95.5%,10月16日(收获季节)。不正确的歧视AVNIR-2数据的因素和位置准确性的因素和光谱反射特性的相似性讨论过。

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