文献

J-GLOBAL ID：201002248721500530   整理番号：10A0254828

小さい渓谷ブランチ検出及び格子充填によるDEM作成

A DEM generalization by minor valley branch detection and grid filling

著者 (2件)： AI Tinghua (School of Resource and Environment Sciences, Wuhan Univ., 129 Luoyu Road, Wuhan, Postcode 430079, CHN) ,  LI Jingzhong (School of Resource and Environment Sciences, Wuhan Univ., 129 Luoyu Road, Wuhan, Postcode 430079, CHN)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 65  号： 2  ページ： 198-207  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地形描写の重要な手法として,通常DEMを異なるアプリケーションに適用するために,多重解像度で作成する必要がある。主要な景観特徴の保持はDEM作成の重要な拘束である。再サンプリングあるいはローパスフィルタリングによる信号処理に基づく伝統的作成手法は実際の情報の抽出よりも,まさにデータ圧縮オペレーションである。この研究は小さい渓谷の確認とその対応する低地位置を充填することでDEMデータを作成する構造化解析手法を開発した。作成プロセスには地理的決定及び形状的オペレーションの2つの段階がある。水文学の重要さに従い,重要でない渓谷を見つけ,それらに対応する範囲を,地形表面をより平滑にするため地形を持ち上げることで充填する。画像処理に基づく通常のアルゴリズムに対して,本手法は地形描写において,主要な地理的特性をより効果的に保持することができる。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *河谷 ,  数学モデル ,  情報抽出 ,  地形 ,  地図作成 ,  画像処理 ,  *数値地形モデル
準シソーラス用語： *DEM【数値標高モデル】

分類 (1件)： 地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 渓谷 ,  ブランチ ,  格子 ,  DEM