ハイパースペクトルデータによる都市域における植生分類手法の検討

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概要

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• In general, it is important to acquire the many training data for classifying the vegetation by supervised classification method using hyperspectral data, which has effective information for classification. However, in urban area, it is difficult to acquire the many training data because it is difficult to find out the large training area of each interest. In this study, a new method for classifying the vegetation using hyperspectral remotely sensed data was proposed in order to resolve the problem of training data in urban area and was also compared with conventional methods. As a result, it was found that the proposed method is effective for classifying vegetation using hyperspectral data in urban area.

• 生態工学会の論文
• 2005-01-31

著者

• 大政 謙次

  東京大学大学院農学生命科学研究所

• 大政 謙次

  東京大学大学院 農学生命科学研究科

• 大政 謙次

  国立公害研

• 沖 一雄

  東京大学大学院農学生命科学研究科

• 大政 謙次

  国立環境研究所環境植物研究室

• 猿渡 琢哉

  東京大学大学院農学生命科学研究科 生物・環境工学専攻

• 野川 祐治

  環境省自然環境局新宿御苑管理事務所

• 州浜 智幸

  株式会社パスコ中央省庁事業部環境グループ

• 大政 謙次

  東京大学大学院

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