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J-GLOBAL ID：201402266294723287   整理番号：13A1903480

地震による建物損傷のオブジェクト指向検出

Object-oriented Detection of Earthquake Building Damages

著者 (6件)： Gong Lixia (Inst. of Remote Sensing and GIS,Peking Univ., Beijing) ,  Li Qiang (Inst. of Crustal Dynamics,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Zhang Jingfa (Inst. of Crustal Dynamics,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Zeng Qiming (Inst. of Remote Sensing and GIS,Peking Univ., Beijing) ,  Liu Mingzhong (Inst. of Crustal Dynamics,China Earthquake Administration, Beijing) ,  Li Chenglong (Inst. of Crustal Dynamics,China Earthquake Administration, Beijing)
資料名： Dizhen  (Dizhen)
巻： 33  号： 2  ページ： 109-114  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2224A  ISSN： 1000-3274  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リモートセンシング画像の変化検出は地震被害を推定する効果的な方法である。人工衛星搭載の画像の分解能の改善により変化検出において基本単位の代わりに対象物で置き換えられた。本稿ではオブジェクト指向変化検出手法の原理について述べる。またデータ処理の流れについても述べる。2010年Yushu地震前後の高分解能リモートセンシング画像を事例として,本稿の手法の建物損傷抽出精度について示す。この手法についてピクセルをもとにした直接変化検出手法及び主成分分析をもとにした手法とを比較した。その結果オブジェクト指向変化検出手法は高い精度で建物損傷の推定ができることが示された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 地震 ,  建築物 ,  損傷 ,  *方式 ,  *検出 ,  *変化 ,  画像 ,  震災 ,  推定 ,  分解能 ,  画素 ,  大地震 ,  中国西北部 ,  抽出 ,  精度 ,  主成分分析
準シソーラス用語： 建物損傷 ,  建物 ,  *オブジェクト指向 ,  *変化検出 ,  リモートセンシング画像 ,  地震被害推定 ,  ピクセル ,  2010年 Yushu地震 ,  抽出精度

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地震 ,  建物 ,  損傷 ,  オブジェクト指向