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J-GLOBAL ID：201702278421641179   整理番号：17A0400851

アムンゼン海に応用されたオブジェクトベースの合成開口レーダ(SAR)画像の氷山検出アルゴリズム【Powered by NICT】

An object-based SAR image iceberg detection algorithm applied to the Amundsen Sea

著者 (4件)： Mazur A.K. (Department of Marine Sciences, University of Gothenburg, PO Box 460, 405 30 Goteborg, Sweden) ,  Mazur A.K. (Institute of Oceanography, University of Gdansk, Al. Marszalka Pilsudskiego 46, 81-836 Gdynia, Poland) ,  Wahlin A.K. (Department of Marine Sciences, University of Gothenburg, PO Box 460, 405 30 Goteborg, Sweden) ,  Krezel A. (Institute of Oceanography, University of Gdansk, Al. Marszalka Pilsudskiego 46, 81-836 Gdynia, Poland)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 189  ページ： 67-83  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： アムンゼン海(南極)を開発し,適用した先進合成開口レーダ(ASAR)画像からの自動氷山検出のためのオブジェクトベース法。自動識別は五つのスケールレベルにおけるASAR画像の輝度と空間パラメータに基づいており,様々な環境条件を表すために択ばれ四地域における手動分類で検証した。提示したアルゴリズムは,凍結温度と強風条件における海洋の画像と比較的良く働き,アムンゼン海で一般的である。検出率は96.2%であった氷山面積の93.2%,全季節に対応する。アルゴリズムは「ミス」の形と偽警報の7.0%で3.8%の誤差を生じ,主に氷盤の存在に起因する。法は種々の気象,海洋と海氷条件の下で2011年に取得した432レーダ画像に適用した。出力として氷山発見の確率を示すマップを作成した。高確率は深さ輪郭と一致し,全領域を通じてbergsの西方へのドリフトを示すことを示した。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： 気象 ,  *合成開口レーダ ,  南極 ,  海氷 ,  *アルゴリズム ,  *画像 ,  警報 ,  レーダ画像 ,  輝度 ,  *海洋
準シソーラス用語： 検出率 ,  強風 ,  自動認識 ,  *検出アルゴリズム ,  *氷山 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ENVISAT ASAR ,  オブジェクトベース画像解析 ,  氷山 ,  アムンゼン海

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 (7件)： 海 ,  応用 ,  オブジェクト ,  合成開口レーダ ,  SAR ,  氷山 ,  検出アルゴリズム