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  1. 30 理工学研究科・理工学部(含:旧鉱山・工学資源学部)
  2. 30A 学術誌論文
  3. 30A1 雑誌掲載論文

ミクセルを考慮したNOAA-AVHRRデータのクラス分類アルゴリズム

http://hdl.handle.net/10295/2004
http://hdl.handle.net/10295/2004
8e4ce13a-8462-49e3-af09-84d0efa9334c
名前 / ファイル ライセンス アクション
kageyama1.pdf kageyama1.pdf (3.1 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2013-01-22
タイトル
タイトル ミクセルを考慮したNOAA-AVHRRデータのクラス分類アルゴリズム
言語 ja
タイトル
タイトル Use of Mixels in Classification Algorithm for NOAA-AVHRR Data
言語 en
言語
言語 jpn
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 リモートセンシング
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 マルチスペクトルデータ
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 ミクセル
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 クラス
主題
言語 ja
主題Scheme Other
主題 ファジイ理論
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
作成者 景山, 陽一

× 景山, 陽一

ja 景山, 陽一

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佐藤, 郁磨

× 佐藤, 郁磨

ja 佐藤, 郁磨

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西田, 眞

× 西田, 眞

ja 西田, 眞

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Kageyama, Yoichi

× Kageyama, Yoichi

en Kageyama, Yoichi

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Sato, Ikuma

× Sato, Ikuma

en Sato, Ikuma

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Nishida, Makoto

× Nishida, Makoto

en Nishida, Makoto

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内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) data are available on a daily basis and have been frequently used for global observation. The ground image can be resolved 1.1km immediately below the satellite on a horizontal scale. Both pure and mixed pixels (mixels) can be used to accurately classify land-, sea-, and cloud- cover conditions. We propose the use of a classification algorithm for the NOAA-AVHRR data. The algorithm has four steps. First, multispectral bands are used to estimate elements of three classes (sea, land, and cloud) as supervised data for pre-classification. Second, pure pixels of the three classes are extracted on the basis of the multispectral bands and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) of the same pixel. Third, we determine pure pixels and mixels by using fuzzy reasoning for the remaining pixels mentioned above, with the exception of the "land and sea" class. Finally, the edge information facilitates the retrieval of the "land and sea" mixel. Our experimental results suggest that the proposed approach provides results suitable for classifying various conditions.
言語 en
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
書誌情報 ja : 映像情報メディア学会誌 : 映像情報メディア

巻 63, 号 3, p. 339-348, 発行日 2009-03-01
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 13426907
収録物識別子
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10588970
出版者
出版者 一般社団法人映像情報メディア学会
言語 ja
権利情報
言語 ja
権利情報 コンテンツの利用については、著作権法に規定されている私的使用や引用などの範囲内で行ってください。
権利者情報
権利者名 一般社団法人映像情報メディア学会
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Ver.1 2023-07-25 11:45:43.965696
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