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  1. 1:大学
  2. 1.農食環境学群
  3. 3.環境共生学類
  4. 学術論文(雑誌)

Comparison of Conventional Change Detection Methodologies Using High-Resolution Imagery to Find Forest Damage Caused by Typhoons

http://hdl.handle.net/10659/00006993
http://hdl.handle.net/10659/00006993
79edfbc9-127f-4788-9837-b78eb1d45d75
名前 / ファイル ライセンス アクション
R-2021-44_kaneko.pdf R-2021-44_kaneko.pdf (8.0 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2022-02-21
タイトル
タイトル Comparison of Conventional Change Detection Methodologies Using High-Resolution Imagery to Find Forest Damage Caused by Typhoons
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 windthrow
キーワード
主題Scheme Other
主題 landslide
キーワード
主題Scheme Other
主題 remote sensing
キーワード
主題Scheme Other
主題 change detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 NDVI filtering
キーワード
主題Scheme Other
主題 SAM
キーワード
主題Scheme Other
主題 SVM
キーワード
主題Scheme Other
主題 planetscope
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 windthrow
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 landslide
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 remote sensing
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 change detection
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 NDVI filtering
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 SAM
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 SVM
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 planetscope
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 Furukawa, Flavio

× Furukawa, Flavio

WEKO 21903

Furukawa, Flavio

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Morimoto, Junko

× Morimoto, Junko

WEKO 21904

Morimoto, Junko

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Yoshimura, Nobuhiko

× Yoshimura, Nobuhiko

WEKO 21905

Yoshimura, Nobuhiko

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Kaneko, Masami

× Kaneko, Masami

WEKO 3515
教員総覧 208e209009affe5960392a0d922b9077

Kaneko, Masami

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The number of intense tropical cyclones is expected to increase in the future, causing severe damage to forest ecosystems. Remote sensing plays an important role in detecting changes in land cover caused by these tropical storms. Remote sensing techniques have been widely used in different phases of disaster risk management because they can deliver information rapidly to the concerned parties. Although remote sensing technology is already available, an examination of appropriate methods based on the type of disaster is still missing. Our goal is to compare the suitability of three different conventional classification methods for fast and easy change detection analysis using high-spatial-resolution and high-temporal-resolution remote sensing imagery to identify areas with windthrow and landslides caused by typhoons. In August 2016, four typhoons hit Hokkaido, the northern island of Japan, creating large areas of windthrow and landslides. We compared the normalized difference vegetation index (NDVI) filtering method, the spectral angle mapper (SAM) method, and the support vector machine (SVM) method to identify windthrow and landslides in two different study areas in southwestern Hokkaido. These methodologies were evaluated using PlanetScope data with a resolution of 3 m/px and validated with reference data based on Worldview2 data with a very high resolution of 0.46 m/px. The results showed that all three methods, when applied to high-spatial-resolution imagery, can deliver sufficient results for windthrow and landslide detection. In particular, the SAM method performed better at windthrow detection, and the NDVI filtering method performed better at landslide detection.
書誌情報 Remote Sensing

巻 12, 号 19, p. 3242-1-3242-17, 発行日 2020-10
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.3390/rs12193242
権利(URI)
権利情報 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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
出版者
出版者 MDPI
資源タイプ
内容記述タイプ Other
内容記述 Article
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Ver.1 2023-06-19 07:36:10.601147
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