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J-GLOBAL ID:201702247884109420   整理番号:17A0414495

多重特徴解析を用いたPostquake画像からの建物ベース損傷検出【Powered by NICT】

Building-Based Damage Detection From Postquake Image Using Multiple-Feature Analysis
著者 (7件):
資料名:
巻: 14  号:ページ: 499-503  発行年: 2017年 
JST資料番号: W1397A  ISSN: 1545-598X  CODEN: IGRSBY  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)
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高空間分解能リモートセンシング画像から損傷を受けた建築物検出は迅速災害損失評価に役立つ。しかし,従来の方法の大部分は損傷を受けた建物の単一カテゴリー特徴のみに依存している。多特性解析によるpostquakeリモートセンシング画像,建物の端と内部屋根の完全性により,ここで取り上げた両方から被災建物を検出するための新しい戦略を提示した。建築端の完全性は端と端緩衝液中で勾配値の間の差を定量化するための新しい特徴パラメータ,エッジ意義(ES),有意性検定を用いたESを提案することにより評価した。添加では,建物内の勾配方向を解析し,局所勾配配向エントロピー(LOE)パラメータは内部屋根が損傷したかどうかを決定するために採用した。一般的に,損傷を受けた建物は,破断したエッジのため,低いES値を有し,両特徴パラメータに基づいて行ったデブリ,最終決定のために高いLOE値。中国,玉樹のQuickbird画像を実験に用いた,全327の建物の中で,266を正確に検出した。総合精度は84.10%であり,これは,従来の方法よりも良好であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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