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J-GLOBAL ID：201502200619662767   整理番号：15A1311181

震災廃棄物量の推定を目的としたTHEOSデータにおけるミクセル分解法

Method for unmixing mixels of THEOS data to estimate amount of disaster waste

著者 (5件)： 景山陽一 (秋田大学大学院工学資源学研究科情報工学専攻) ,  比佐光一 (秋田大学大学院工学資源学研究科情報工学専攻) ,  大内東 (北海商科大学/東北大学) ,  高谷敏彦 (仙台環境開発株式会社) ,  西田眞 (秋田大学大学院工学資源学研究科情報工学専攻)
資料名： 知能と情報(Web)  (日本知能情報ファジィ学会誌(Web))
巻： 27  号： 2  ページ： 570-580 (J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0688A  ISSN： 1881-7203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 東日本大震災から得た教訓の1つとして,大規模災害が発生した場合には,災害廃棄物の量,分布,並びに内容の推定を速やかに行い,その後の復旧活動を迅速かつ効果的に行うことのできるシステムの開発がある.また,広域性・周期性などの特徴を有するリモートセンシングデータを用いて,災害廃棄物量の推定を行うことは,その後のすべての処理に係る最優先課題であると考える.しかしながら,精密な災害廃棄物量の推定を行うためには,ミクセル(複数の土地被覆物が複合したDN値を合わせ持つ混合画素)を推定して得られた結果を基に,ミクセルを分解しデータの地上分解能を疑似的に向上させる必要がある.そこで本論文では,データのDN値とテクスチャ特徴量を併用したミクセルの分解法を提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： *震災 ,  廃棄物 ,  *リモートセンシング ,  *画素 ,  *災害対策 ,  *画像処理システム ,  分解能 ,  テクスチャ処理 ,  *特徴抽出 ,  情報
準シソーラス用語： *ミクセル ,  震災廃棄物 ,  特徴量

分類 (4件)： 自然災害  (RA02030M) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• [1] 谷敏彦,佐藤真哉,大内東:「東日本大震災から学ぶ災害廃棄物量推定システムに関する考察」,情報処理学会 第74回全国大会,3B-4(2012)
• [2] 西田眞,大塚敬,田畑亮:「ファジィ推論によるミクセルのクラス混在率推定」,電気学会論文誌C,Vol.116-C, No.3,pp.359-366(1996)
• [3] 松本雅雄,藤九浩基,土屋清,新井康平:「最尤推定法に基づくカテゴリー分解」,写真測量とリモートセンシング,Vol.30,No.2,pp.25-34(1991)
• [4] 力丸厚,上條成和,大嶋太市:「画素内分光情報の簡易推定手法の開発」,写真測量とリモートセンシングVol.27,No.6,pp.23-34(1988)
• [5] 吉野邦彦:「ミクセルにおける瞬時視野内カテゴリ面積率の推定」,写真測量とリモートセンシング,Vol.33,No.2,pp.28-33(1994)

タイトルに関連する用語 (5件)： 震災 ,  廃棄物 ,  推定 ,  ミクセル ,  分解法