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  1. 040 農学 Agriculture
  2. 学術雑誌掲載論文

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/9327
0220ed6c-2d95-40a5-a42d-4e17883ac3a0
名前 / ファイル ライセンス アクション
jam-v49n4p227-235.pdf jam-v49n4p227-235.pdf (1.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
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

庄野, 浩資

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岡田, 益己

× 岡田, 益己

岡田, 益己

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樋口, 誠一郎

× 樋口, 誠一郎

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
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.
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
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Ver.1 2023-05-15 14:27:37.409309
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