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J-GLOBAL ID：201602213220611956   整理番号：16A1209329

LiDARデータにおける樹木の幹直径の適応推定のための成長モデルクラスのデータ駆動型同定【Powered by NICT】

A data-driven identification of growth-model classes for the adaptive estimation of single-tree stem diameter in LiDAR data

著者 (2件)： Paris Claudia (Dept. of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Via Sommarive, 14 I-38213, Povo, Italy) ,  Bruzzone Lorenzo (Dept. of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Via Sommarive, 14 I-38213, Povo, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 6918-6921  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： 本論文では,高密度LiDARデータを用いて単木レベルでの幹直径の正確な推定のための成長モデルベースアプローチを提案した。最初に,データ駆動推論プロセスによる種々の成長条件によって特性化されたクラスを検出した。この目的のために,木の成長(すなわち,森林密度とトポグラフィー)に影響するすべての環境因子をモデル化し,解析した。第二,検出された各成長モデルクラスを考慮クラスにモデルを適合させる訓練は,個別化した回帰関数。樹冠構造,地形と森林密度は幹直径を正確に考慮した。複雑な形態と広い範囲の土壌肥沃度の山岳シナリオで行われた実験は,提案した方法の有効性を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  樹冠 ,  *肥沃度 ,  モデリング ,  山岳
準シソーラス用語： 環境因子 ,  成長条件 ,  高密度 ,  *データ駆動 ,  *成長モデル ,  *適応推定 ,  *LIDARデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： LIDARデータ ,  樹木 ,  幹 ,  直径 ,  適応推定 ,  成長モデル ,  クラス ,  データ駆動 ,  同定