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J-GLOBAL ID：201702230079965626   整理番号：17A1847189

高分二号衛星画像に基づく都市不浸透水面抽出【JST・京大機械翻訳】

Urban Impervious Surface Extraction Based on the GF-2 Satellite Imagery

著者 (4件)： Liu Bo (广西壮族自治区基礎地理信息中心,广西 南寧,530023) ,  Zhang Yuan (武漢大学 測絵遥感信息工程国家重点実験室,湖北 武漢,430072) ,  Cheng Tao (武漢大学 測絵遥感信息工程国家重点実験室,湖北 武漢,430072) ,  Song Yang (广州市城市規画勘測設計研究院,广東 广州,510060)
資料名： Dili Xinxi Shijie  (Dili Xinxi Shijie)
巻： 24  号： 2  ページ： 103-107  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3202A  ISSN： 1672-1586  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： 分類対象物の多様化と画像要素の複雑な影響を受けるため、高解像度リモートセンシング画像に基づく都市の不浸透水面を抽出する方法は普遍的な精度が高くない。本論文では、高解像度リモートセンシング画像を用いて、不浸透水面を抽出する方法を探索することを目的とした。本論文では,事例研究として,高解像度二次リモートセンシング衛星画像を取り上げ,サポートベクトルマシン(SVM)法を用いて,不浸透水面の分類に適用した。まず第一に,Gaussカーネル関数に従ってサンプル空間を訓練し,次に,HSL色空間変換後の画像を直接分類し,有効な特徴情報を増加させ,分類精度を改善した。実験結果は,この方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  *浸透 ,  高分解能 ,  多様化 ,  リモートセンシング ,  *衛星利用画像 ,  色空間 ,  事例研究 ,  *都市 ,  サポートベクトルマシン ,  *水面
準シソーラス用語： 分類精度 ,  Gaussカーネル ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： impervious surface ,  support vector machine ,  high resolution image ,  sponge city

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高 ,  衛星画像 ,  都市 ,  浸透 ,  水面