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J-GLOBAL ID：201102234402248727   整理番号：11A0306534

建物ブロックレベルの都市構造物のマルチセンサリモートセンシングデータの数値化

Quantification of urban structure on building block level utilizing multisensoral remote sensing data

著者 (5件)： WURM Michael (German Aerospace Center (DLR), Wessling, DEU) ,  WURM Michael (Julius-Maximilians Univ. Wuerzburg, Wuerzburg, DEU) ,  TAUBENBOECK Hannes (German Aerospace Center (DLR), Wessling, DEU) ,  DECH Stefan (German Aerospace Center (DLR), Wessling, DEU) ,  DECH Stefan (Julius-Maximilians Univ. Wuerzburg, Wuerzburg, DEU)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 7831  ページ： 78310H.1-78310H.12  発行年： 2010年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 拡大する都市の構造物の地図作成及びその更新は非常に労力と費用を要する。そこで,ディジタル地表モデルによる標高情報を合わせて,高分解能光衛星画像に関するマルチリモートセンシングデータを解析した。そして,詳細な3D都市モデルと関連する土地利用/土地被覆(LULC)情報を検索した。この情報を統合して,建物ブロックレベルの有効な都市構造物を抽出し,LULC分類と各建物の高さを把握した。このLULC分類に基づく構造物情報は,ミュンヘン市の異なる都市構造物の同定に用いる。LULC分類の高い精度と構造物情報の高い相関性により,オブジェクトベース画像分類に基づく建物ブロックレベルの構造物の識別が可能である。

シソーラス用語： 都市計画 ,  *構造物 ,  *リモートセンシング ,  センサ ,  地図作成 ,  *衛星利用画像 ,  土地利用 ,  土地被覆 ,  都市構造 ,  ディジタル方式
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  高分解能衛星画像 ,  *高分解能光衛星画像 ,  *都市構造物

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  都市計画一般,都市経済学  (RD01010S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 建物 ,  都市 ,  構造物 ,  数値化