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J-GLOBAL ID：201702258897789491   整理番号：17A0368484

高分解能衛星ステレオ画像とその応用地形抽出のための自動雲検出【Powered by NICT】

Automatic cloud detection for high resolution satellite stereo images and its application in terrain extraction

著者 (7件)： Wu Teng (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Luoyu Road No. 129, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Hu Xiangyun (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Luoyu Road No. 129, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Hu Xiangyun (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Luoyu Road No. 129, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Zhang Yong (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Luoyu Road No. 129, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Zhang Lulin (Hubei Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Zhongnanyi Road No. 50, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Tao Pengjie (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Luoyu Road No. 129, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Lu Luping (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Luoyu Road No. 129, Wuhan, Hubei Province, China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 121  ページ： 143-156  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高分解能衛星光学画像から地形の自動抽出は曇り条件では非常に困難である。従って,地形抽出のための画像の雲無し部分を完全に利用するために必要な正確な雲検出。本論文では,ステレオビジョンフレームワークの下で画像マッチングに基づく方法を導入することにより,自動雲検出,ステレオマッチングにおける非曇った領域の最適化利用と数値地表モデル(DSMs)の発生を検討した。雲はしばしば地形表面から分離されていることを考えると,曇った領域を画像から密マッチングDSM,世界的な数値標高モデル(DEM)(すなわち,シャトルレーダ地形ミッション(SRTM))と灰色情報を統合することによって抽出した。このプロセスは次のステップから成る:画像ベースDSMは,マルチプリミティブ画像照合を介して発生させた。共通の特徴に基づく参照DEMを用いた整列していると,DSM,DEM間の顕著な高さ差を有する場所は,潜在的な雲被覆を示唆した。画像中のこれらの場所での雲の検出,正確な雲描写を可能にした。最終段階では,雲カバー内の参照DEMの上昇は,雲のないDEMを生成するDSMの対応する領域に帰属した。提案されたアプローチは,Tianhui衛星の全整色画像で評価し,その日常運転に成功裡に使用した。雪を用いない画像の雲検出精度は95%と高かった。実験結果は,提案した方法が地形抽出のための曇ったパンクロマティック衛星画像の使用を大幅に改善できることを実証した。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： *画像 ,  *立体画像 ,  衛星利用画像 ,  マッチング ,  光学画像 ,  カラー画像 ,  ステレオマッチング ,  立体視 ,  最適化 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 検出精度 ,  SRTM ,  数値地表モデル ,  画像マッチング ,  自動抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Terrian抽出 ,  衛星画像 ,  雲検出 ,  高密度マッチング ,  DSM ,  ステレオビジョン

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高分解能 ,  衛星 ,  ステレオ画像 ,  応用 ,  地形 ,  雲