文献

J-GLOBAL ID：201602274384828287   整理番号：16A0804816

高分解能リモートセンシング画像を用いた大規模表層崩壊の半自動マッピング【Powered by NICT】

Semi-automatic mapping of large shallow landslides using high-resolution remote sensing imagery

著者 (5件)： Hui Li (Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Linhai Jing (Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Liming Wang (Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Zhongchang Sun (Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Qizhong Lin (Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EORSA  ページ： 241-244  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： 地震や降雨事象により誘発される最近の表層崩壊に対してのみイベント後高分解能(HR)リモートセンシング画像を用いた半自動と階層的検出法は,本研究で紹介した。候補地すべり領域はHR画像を用いた光-音中の物体を抽出することにより得られた。形状パラメータを光緊張の除去道路と建物を採用し,テキストパラメータを候補領域から農地を除去するために考察した。提案した方法は,約77%と68%の平均精度を達成し,地すべり数と面積の点であった。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： 地滑り ,  道路 ,  地震 ,  *画像 ,  *高分解能 ,  農地 ,  降雨 ,  音響 ,  検出法
準シソーラス用語： *表層崩壊 ,  *リモートセンシング画像 , 【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)： 高分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  大規模 ,  表層崩壊 ,  マッピング