文献

J-GLOBAL ID：201702253750387027   整理番号：17A0256845

オブジェクト指向の高分解能リモートセンシングによる建物被害情報抽出と評価【JST・京大機械翻訳】

Seismic damage information extraction and evaluation of buildings with high resolution remote sensing based on object-oriented method

著者 (3件)： Zhao Yan (College of Engineering and Technology,China University of Geosciences (Beijing)) ,  Zhang Jingfa (Institute of Crustal Dynamics,China Earthquake Administration) ,  Yao Leihua (College of Engineering and Technology,China University of Geosciences (Beijing))
資料名： Dizhen Xuebao  (Dizhen Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 942-951  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0942A  ISSN： 0253-3782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地震などの自然災害による被害地域の範囲を迅速に確定し、その被害程度を適時に評価するため、本論文では、オブジェクト指向の建築物検出方法を採用し、高分解能リモートセンシング画像に含まれる対象物の幾何構造とテクスチャ特徴情報に基づく。建築物の被害情報の抽出と評価のための方法と技術的流れを提案した。これらの結果に基づき,2010年の年M_S7.1の地震地域の地震前後のQUICKBIRD画像を例として取り上げ,地震地域の地震前,地震後の建築物の形状,面積などの情報を抽出し,抽出精度はそれぞれ88.53%と90.21%であった。この地域の建物の変化情報を抽出し、得られた建物の変化情報の精度は79.68%%、統計変化区域のピクセル数は、変化面積は15923.52M~2であり、研究区域の総面積の68.16%を占め、そのため、中重度災害地域であると評価した。本論文の結果は実地調査の結果と一致し、この迅速な災害情報の抽出と評価の流れは確実に有効であり、災害地域を迅速に評価でき、災害後の第一時間の救助と救助に重要な参考を提供できることを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地震 ,  *リモートセンシング ,  現地調査 ,  自然災害 ,  *情報抽出 ,  検出法 ,  画像 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 災害情報 ,  画素数 ,  テクスチャ特徴 ,  幾何構造 ,  リモートセンシング画像 ,  *建物被害 ,  *オブジェクト指向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： high resolution remote sensing ,  building damage extraction and evaluation ,  object-oriented change detection

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： オブジェクト指向 ,  高分解能 ,  リモートセンシング ,  建物被害 ,  情報抽出 ,  評価