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J-GLOBAL ID：201602256656595999   整理番号：16A1207998

高密度空中LiDARデータにおける樹冠構造モデリングに基づく針葉樹種分類へのアプローチ【Powered by NICT】

An approach to conifer species classification based on crown structure modeling in high density airborne LiDAR data

著者 (3件)： Harikumar Aravind (Fondazione Bruno Kessler, Trento, Italy) ,  Bovolo Francesa (Fondazione Bruno Kessler, Trento, Italy) ,  Bruzzone Lorenzo (University of Trento, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 1480-1483  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 樹木の種についての知識は精度森林管理に必須である。現代の高密度空中光検出と測距(LiDAR)システムは,多数のLiDAR点を獲得する能力を持つ,個々の樹木レベルでの森林の非常に詳細な特性化を可能にした。これに関連して,樹種の正確な分類のためのLiDARデータを用いることができる。本論文では,針葉樹クラスに属する樹木の種分類の特定の問題を考察した。外部幾何学的情報を考慮した場合,これは特に挑戦的である。問題に対処するために,針葉樹の内部樹冠構造をモデル化する新しいアプローチを提案した。内部構造は3D領域成長と主成分分析(PCA)を用いて同定し,新しい内部クラウン幾何学的特徴(IGF)のセットを定義するために用いた。いくつかの最新の外部クラウン幾何学的特徴(上皮成長因子(EGF)も分類精度を改善するために使用した。スパースサポートベクトルマシン(SSVM)は分類と特徴relevancesを定量化するために使用した。Copyright 2016 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： 主成分分析 ,  光検出 ,  *モデリング ,  金属冠 ,  距離測定 ,  三次元 ,  *針葉樹 ,  キャラクタリゼーション ,  *樹冠
準シソーラス用語： 分類精度 ,  幾何学的特徴 ,  *樹種 ,  森林管理 ,  *LIDARデータ ,  *高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： LIDARデータ ,  樹冠 ,  構造モデリング ,  針葉樹 ,  分類