文献

J-GLOBAL ID：201702231425015450   整理番号：17A1590935

WorldView-2と航空機搭載レーザレーダのデータを融合することによって,都市の不浸透水面を推定した。【JST・京大機械翻訳】

Synergistic Use of WorldView-2 Imagery and Airborne LiDAR Data for Urban Impervious Surface Estimation

著者 (5件)： Wu Mengfan (湖南師范大学資源与環境科学学院,長沙410006;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京100094) ,  Sun Zhongchang (中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京100094;海南省地球観測重点実験室,海南三亜572029) ,  Li Hui (中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京,100094) ,  Yang Bo (湖南師范大学資源与環境科学学院,長沙,410006) ,  Yu Sisi (中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点実験室,北京100094;山東科技大学測絵科学与工程学院,山東青島266590)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 32  号： 2  ページ： 79-88  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  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： 高空間分解能リモートセンシング画像に対して、都市不浸透水面抽出時に存在する同物異スペクトル、異物同スペクトル及び影などの制限性に対して、WorldView-2高解像度画像と航空機レーザレーダデータ融合に基づく階層分類により、都市不浸透水面を推定する方法を提案した。この方法では,最初に,霧に対する霧の比率(HR)に基づく融合アルゴリズムを用いて,WorldView 2多重スペクトルバンドと全色バンドのデータ融合を行った。次に,LiDARの正規化デジタル表面モデル(nDSM)の高さ閾値に従って,地上物体と非地上物体に分割した。画素スケールにおける階層的サポートベクトルマシン(SVM)分類アルゴリズムを用いて,都市の不透水面の比率の推定を行った。最終的に,特徴領域とGIS空間分析法を用いて,影領域を検出することができない。研究結果により,従来の高解像度画像抽出法と比較して,本方法は,複雑な建築物の屋根抽出の不完全性を明らかに改善することができ,そして,高い裸の土と高い屋根の間の相互作用を,明らかに改善することができた。影補正により,影領域における植生と不透過水面の情報を区別することができ,都市の不浸透水面の推定精度を向上させることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *浸透 ,  スペクトル ,  画素 ,  データ融合 ,  *水面 ,  サポートベクトルマシン ,  屋根 ,  *航空機 ,  *都市 ,  アルゴリズム ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  分類アルゴリズム ,  高精細画像 ,  リモートセンシング画像 ,  *航空機搭載ライダー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： WorldView-2 ,  LiDAR ,  impervious surface ,  Haze-and Ratio-based fusion ,  SVM

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 航空機搭載 ,  レーザレーダ ,  融合 ,  都市 ,  浸透水 ,  推定