文献

J-GLOBAL ID：201702226057595984   整理番号：17A0470275

視点画像のGaoFen I広視野における多重特徴結合雲と雲の影の検出【Powered by NICT】

Multi-feature combined cloud and cloud shadow detection in GaoFen-1 wide field of view imagery

著者 (9件)： Li Zhiwei (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shen Huanfeng (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shen Huanfeng (Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan, China) ,  Shen Huanfeng (Key Laboratory of Geographic Information System, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Li Huifang (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Xia Guisong (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Gamba Paolo (Department of Electronics, University of Pavia, Pavia, Italy) ,  Zhang Liangpei (Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 191  ページ： 342-358  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 中国GaoFen(GF 1)光学衛星に搭載された視野(WFV)イメージングシステムの広視野は16m分解能と大規模地球観測のための四日再訪問周期を持つ。高時空間分解能の利点と広視野はIGF-1WFV画像は非常に一般的なものにしている。しかし,雲量は,GF 1WFV画像において不可避な課題,その正確な応用に影響するである。IGF-1WFV画像における正確な雲と雲影検出は,わずか三可視バンドと近赤外バンドであるという事実のために極めて困難である。本論文では,GF 1WFV画像に於ける雲と雲影検出のための提案した自動多特徴複合(MFC)法。MFCアルゴリズムは最初の予備的雲マスクを生成する誘導フィルタリングに基づくスペクトルの特徴とマスク微細化に基づくしきい値セグメンテーションを実装している。幾何学的特徴は,雲検出結果を改善し,最終雲マスクを生成するためにテクスチャ特徴と組み合わせて使用した。最後に,雲影マスクは雲及び影マッチングと追跡補正プロセスによって得ることができる。法は世界的に分布した108シーンを用いて検証した。結果は,MFCはほとんどの条件下で高い性能を示し,MFC雲検出の平均総合精度は96.8%の高さであることを示した。公的提供雲画分と対照的な解析では,MFCは雲量推定における顕著な改善を示し,より少ないスペクトルバンドを持つGF 1WFV画像に於ける雲と雲影検出のための高精度を達成した。提案した方法は,土地被覆変化を監視するための将来の前処理ステップとして用いることができ,また同様なスペクトル的設定を持つ他の光学衛星画像に容易に拡張することができた。本研究で使用した全球検証データセットとソフトウェアツールは,オンライン利用可能な(http://sendimage.whu.edu.cn/en/mfc/)を行った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 支援プログラム ,  精密化 ,  空間分解能 ,  マッチング ,  分解能 ,  セグメンテーション ,  雲量 ,  スペクトルバンド ,  フィルタリング ,  *画像 ,  衛星利用画像 ,  近赤外線
準シソーラス用語： 高精度 ,  雲マスク ,  *広視野 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 雲検出 ,  雲影 ,  GF-1 ,  多重特徴 ,  MFC

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 視点 ,  広視野 ,  多重 ,  雲 ,  影の検出