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J-GLOBAL ID:201602219374953000   整理番号:16A0112020

セミバリオグラム解析に基づく複雑なシーンモデルからの適切なスケール抽出【Powered by NICT】

Appropriate Scale Extraction from Complicated Scene Model Based on Semivariogram Analysis
著者 (2件):
資料名:
巻: 31  号:ページ: 33-37  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2669A  ISSN: 1672-0504  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)
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semivariogamはリモートセンシング画像から特徴を持つ地盤について問題適切なスケールを取得するために使用することができたが,それはただ一つの基底特徴,そして1個所の背景特徴,すなわち単純なシーンを含むそれらの場面に適用することができた。最近years,massスケールでは天然資源調査は,従来の方法,調査に関与する大規模地域は1つ以上の基底特徴または背景特徴を持つ傾向がある,複雑なシーンから地物′適切なスケールを得る必要性を生み出すよりリモートセンシングに密接に関連しているし始めた。複雑なシーンに対応する通常の方法は,手動で,一一,それらからある数の簡単なシーンまたは部分画像を抽出することである。識別のプロセスは,どのような,限られた数の部分画像を対象としただけでこの方法で計算した結果は,バイアスが生じる可能性がある困難であるので,確実に非効率であると多くの時間をコストである。たい適切なスケールを得,その結果を公平に保つために複雑なシーンの画像にセミバリオグラム解析を適用できる効率的な方法を提案した。複雑なシーンは,実際には多くの単純なシーンの組み合わせことから,部分画像の選択の代わりにこれらの単純シーンに分解できた。本研究では,6.4mの分解能で中国陝西省における「6SAI郡のRapideye画像のシーンを用いて,この方法を試験することであった。最初に,視覚及びオブジェクトベース組み合わせた解釈による元の画像から導出した土地利用地図。個々の画像または簡単なシーンのもの地面性状は元から抽出した場合,マスクとして作用した。分類と簡単なシーンの抽出を含む過程のこれらのシリーズは,複雑なシーンの精製の方法として考えることができた。最後に,各抽出簡単なシーンはセミバリオグラムにより分析されるようになり,範囲は研究用陸上特徴のための適切なスケールを示すために使われるようになった。結果は,この方法が作動し,研究地域に建設された地域の森林,草地および農地に対する適切なスケールは,それぞれ138.5m,209.8m,223.7mと279.3mであったことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  リモートセンシング一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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