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J-GLOBAL ID：201702221766465410   整理番号：17A0379307

多時期光学リモートセンシング画像による石油流出検出:変化検出の展望【Powered by NICT】

Oil Spill Detection via Multitemporal Optical Remote Sensing Images: A Change Detection Perspective

著者 (6件)： Liu Sicong (College of Surveying and Geoinformatics, Tongji University, Shanghai, China) ,  Chi Mingmin (Shanghai Key Laboratory of Data Science, Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves, School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zou Yangxiu (Shanghai Key Laboratory of Data Science, Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves, School of Computer Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Samat Alim (State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS, Urumqi, China) ,  Benediktsson Jon Atli (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, Reykjavik, Iceland) ,  Plaza Antonio (Department of Technology of Computers and Communications, University of Extremadura, Caceres, Spain)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 3  ページ： 324-328  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 光学的リモートセンシング(RS)画像におけるオイルスピルのモニタリングは油流出シナリオにおける目標識別の複雑さのために困難な課題である。モノテンポラル画像で行われている伝統的な油漏れ検出法とは異なり,このレターにおいて,新しい解決策を変化検出(CD)技術の潜在能力を調べることによって多重時間領域で与えられ,それは主に教師なし,半自動,効率的な方法に寄与する。油漏れ検出問題を解くための新しい展望を開くものである。特に,シナリオに存在する変化ターゲットのスペクトル 時間的変動を調べるように設計されている粗から精への多時期変化解析法。疑わしい油流出に適切なそして適切でない変化を二成分系と多重CD過程に従って同定し,識別した。提案した方法は,迅速で効果的な油漏れ検出溶液,実際適用において貴重かつ重要であることを提供する。提案した方法は2010年に北部メキシコ湾における油流出事件を呈した二つの実際の多時期RSデータセットで検証した。実験結果によりその有効性を確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  *リモートセンシング ,  二成分系 ,  検出法 ,  油漏れ ,  メキシコ湾 ,  物体認識 ,  *画像 ,  経時変化
準シソーラス用語： 時間領域 ,  潜在力 ,  複雑性 ,  *変化検出 ,  *光学リモートセンシング ,  *多時期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多時期 ,  光学 ,  リモートセンシング画像 ,  石油 ,  流出 ,  変化検出 ,  展望