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近接圃場画像に対するテクスチャ解析手法の有効性 ―牧草混生群落の草種割合推定を例として―
https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/records/9327
https://iwate-u.repo.nii.ac.jp/records/93270220ed6c-2d95-40a5-a42d-4e17883ac3a0
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
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Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||
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公開日 | 2012-01-19 | |||||||||||
タイトル | ||||||||||||
タイトル | 近接圃場画像に対するテクスチャ解析手法の有効性 ―牧草混生群落の草種割合推定を例として― | |||||||||||
言語 | ||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | Image Analysis | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | Photographic Images From Close Distance | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | Species Composition | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | Texture Analysis | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | Remote Sensing | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | 画像解析 | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | 近接圃場画像 | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | 草種割合 | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | テクスチャ解析 | |||||||||||
キーワード | ||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||
主題 | リモートセンシング | |||||||||||
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 | |||||||||||
著者 |
庄野, 浩資
× 庄野, 浩資
× 岡田, 益己
× 樋口, 誠一郎
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著者別名 | ||||||||||||
識別子Scheme | WEKO | |||||||||||
識別子 | 72856 | |||||||||||
姓名 | SHONO, Hiroshi | |||||||||||
著者別名 | ||||||||||||
識別子Scheme | WEKO | |||||||||||
識別子 | 72857 | |||||||||||
姓名 | OKADA, Masumi | |||||||||||
著者別名 | ||||||||||||
識別子Scheme | WEKO | |||||||||||
識別子 | 72858 | |||||||||||
姓名 | HIGUCHI, Seiichiro | |||||||||||
著者(機関) | ||||||||||||
値 | 岩手大学農学部 | |||||||||||
著者(機関) | ||||||||||||
値 | 東北農業試験場 | |||||||||||
著者(機関) | ||||||||||||
値 | 東北農業試験場 | |||||||||||
登録日 | ||||||||||||
日付 | 2012-01-19 | |||||||||||
書誌情報 |
農業気象 巻 49, 号 4, p. 227-235, 発行日 1994-03-01 |
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ISSN | ||||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
収録物識別子 | 0021-8588 | |||||||||||
Abstract | ||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||
内容記述 | The purpose of the present study was to evaluate the applicability of three methods of texture analysis (Spatial Gray Level Dependence Method: SGLDM, Gray Level Run Length Method: GLRLM and Power Spectrum Method: PSM) to photographic images from close distance. These methods have been applied primarily to satellite images. For an example, a 1m×1m ground surface covered by a mixture of orchard grass and white clover was photographed, and the photographic image was divided into 49 square blocks. The composition of the 2 species was estimated for each block. The image of the mixed pasture was characterized by the mixed texture of the 2 species with very different leaf shapes and by the heterogeneous texture due to the roughness of the canopy surface. Most of the textural features related fairly well to the composition of the 2 species for all the three different methods. They, however, showed a significant difference in stability and linearity. In the estimation of a dominant species, classification accuracy exceeded 80% in all the methods. In a comparison between the observation and estimation of the species composition, the coefficient of correlation exceeded 0.8. In particular, GLRLM showed the highest value of 0.918 among the three methods. Standard error of estimation was 11.6% in GLRLM, 16.0% in SGLDM and 16.7% in PSM. |
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出版者 | ||||||||||||
出版者 | 日本農業気象学会 | |||||||||||
その他のタイトル | ||||||||||||
その他のタイトル | Texture Analyses of Photographic Images from Close Distance: An Application to Estimate Species Composition in a Mixed Pasture Field | |||||||||||
DOI | ||||||||||||
関連タイプ | isIdenticalTo | |||||||||||
識別子タイプ | DOI | |||||||||||
関連識別子 | 10.2480/agrmet.49.227 | |||||||||||
著者版フラグ | ||||||||||||
出版タイプ | VoR | |||||||||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |