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J-GLOBAL ID：201702217057499973   整理番号：17A1594099

混合特徴空間MRF(Markov Random Filed)モデルに基づく高分解能リモートセンシング画像の水抽出【JST・京大機械翻訳】

A New Algorithm Based on Hybrid Feature Space MRF(Markov Random Filed)Model for Water Information Extraction from High Resolution Remote Sensing Imagery

著者 (2件)： Li Shijin (河海大学計算机与信息学院,江蘇南京,210098) ,  Wang Shengte (河海大学計算机与信息学院,江蘇南京,210098)
資料名： Nanjing Shida Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Nanjing Shida Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 40  号： 1  ページ： 13-19  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1025A  ISSN： 1001-4616  CODEN： NSXZEN  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： 水情報抽出はリモートセンシング画像の水資源調査と利用,水生態学的モニタリングなどの応用における重要な技術の一つである。既存の水体指数法または画像分類法による水体境界処理の効果が十分でなく、誤抽出と漏れ検出などの問題を解決するため、混合特徴空間とMRFモデル画像分割アルゴリズムに基づく水体抽出の新しいアルゴリズムを提案した。リモートセンシング画像の色特徴と正規化差分水体指数NDWIを組み合わせて混合特徴空間を作成し、リモートセンシング画像中の画素をMRFモデル中のランダム変数として、混合特徴に基づくエネルギー関数を構築した。反復的グラフカットアルゴリズム(Graph Cut)最小化エネルギー関数を用いて水体境界を確定し、そしてすでに抽出した水体主体の水体指数と色特徴などの情報に基づいて、水体境界に対して自己適応精密化処理を行った。石梁河の貯水池の水抽出実験により、この方法は周辺環境の複雑な貯水池の水情報を自動的に抽出でき、しかも水体境界の抽出効果が良好で、高い水抽出精度を達成できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 生態学 ,  貯水池 ,  正規化 ,  情報抽出 ,  精密化 ,  アルゴリズム ,  *高分解能 ,  画素 ,  水資源
準シソーラス用語： エネルギー関数 ,  色特徴 ,  画像セグメンテーション ,  画像分類 ,  *水抽出 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： water body extraction ,  MRF model ,  normalized difference water index (NDWI) ,  hybrid feature space ,  Graph Cut

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 混合特徴 ,  MRF ,  モデル ,  高分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  水抽出