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千葉大学学術成果リポジトリ
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14
件
(
2024-07-30
04:15 集計
)
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説明
BB02587207-11-P213
pdf
399 KB
26
基本情報
データ種別:学術成果リポジトリ
タイトル
Application of Regression Tree Method for Estimating Percent Tree Cover of Asia with QuickBird images as training data
作成者
ROKHMATULOH
HUSSAM, Al-Bilbisi
ARIHARA, Kota
KOBAYASHI, Toshiyuki
NITTO, Daisuke
ERDENE, B
HIRABAYASHI, K
JAVZANDULAM, T.A
LEE, S.A
MIGITA, E
SOLIMAN, N
OUMA, Y
ASLAM, M
TATEISHI, Ryutaro
作成者ID
1000090114545
研究者リゾルバ
作成者の別表記
ロフマトゥロー
有原, 浩太
小林, 利行
日塔, 大補
建石, 隆太郎
1000090114545
研究者リゾルバ
内容
[ABSTRACT] Regression tree is more robust than linear regression method, primarily due to its capability of approximating complex non-linear relationships using a set of linear equations. The coarse resolution MODIS data were used as a predictor variable and as a training data, 22 scenes of very-high resolution QuickBird satellite were employed. Stepwise Linear Regression (SLR)-selected variables produced good result with prediction error of 5.70 percent and high correlation coefficient of 0.97. The zero percent tree covers wide areas in south-western parts of Asia, while 100 % tree distributed in south-eastern of Asia. This study also shows that regression tree method is more robust to overcome cloud problem existing in raw MODIS data, e.g. in the Equator areas.
ハンドルURL
https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/104238/
フルテキストへのリンク
https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/104238/BB02587207-11-P213.pdf
公開者
Chiba University. Center for Environmental Remote Sensing
公開者の別表記
千葉大学環境リモートセンシング研究センター
NII資源タイプ
会議発表用資料
NCID
BB02587207
掲載誌名
Proceedings of the CEReS international symposium = CEReS国際シンポジウム資料集
巻
11
開始ページ
213
終了ページ
221
刊行年月
2005-12-13
著者版フラグ
publisher
カテゴリ
環境リモートセンシング研究センター「CEReSシンポジウム資料集」
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コンテンツの種類
会議発表用資料 Presentation
DCMI資源タイプ
text
ファイル形式 [IMT]
application/pdf
言語 [ISO639-2]
eng
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