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J-GLOBAL ID：201602272406046474   整理番号：16A1207801

専門家の知識と画像特徴に基づくリモートセンシング画像からの地質学的災害検出【Powered by NICT】

Geological disaster detection from remote sensing image based on experts’ knowledge and image features

著者 (2件)： Ren Yuhuan (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Liu Yalan (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 677-680  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： 緊急救助におけるリモートセンシング画像からの地質災害検出にとって重要である。しかし,低レベル画像特徴のみに依存して,地質学的災害のための自動検出法は一般的に低い認識精度をもたらした。実際には,地質学的災害の最新抽出手法は,専門家の知識の助けを借りてマニュアル視覚解釈した。手段は非効率的で高価なされてきた。,本稿の目的は,地質学的災害の認識精度と効率を改善した。オブジェクト指向画像セグメンテーションに基づいて,研究を包括的に専門家の知識と画像特徴による地質災害検出のための方法を提案した。結果は,この方法がマニュアル視覚的解釈よりも画像特徴とより効率でのみピクセルベース分類とオブジェクト指向画像分類よりもより正確であることを示した。研究は,リモートセンシング画像からの災害情報抽出の研究を促進する自動的かつ知的であろう。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： 情報抽出 ,  *画像特性 ,  マニュアル ,  *地質 ,  視覚 ,  *地質学
準シソーラス用語： 画像分類 ,  画像セグメンテーション ,  オブジェクト指向 ,  認識精度 ,  自動検出 ,  *災害検出 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  画像特徴 ,  リモートセンシング画像 ,  地質学 ,  災害検出