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J-GLOBAL ID：201702234975816499   整理番号：17A1347368

多重特徴とサポートベクトル回帰を用いた高分解能画像からの都市建物密度推定【Powered by NICT】

Urban Building Density Estimation From High-Resolution Imagery Using Multiple Features and Support Vector Regression

著者 (4件)： Zhang Tao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Huang Xin (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wen Dawei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Li Jiayi (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 7  ページ： 3265-3280  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 建築密度は,都市管理のための大きな意義の環境パラメータと考えられている,都市はどのように機能するかについて理解することを助けることができる。しかし,発展途上国では,建築密度情報はしばしば多数の都市において欠損または不完全である。この問題を解決するために,本論文では,建築物密度の間の関係と,画像から抽出された特徴,分光学的,形態学的,及びテクスチャ特性を確立するためにサポートベクトル回帰モデルを用いた建物密度の定量的推定のための手法を提案した。異なる特徴の重要性と関連性を再帰的特徴除去と呼ばれる特徴選択法で研究した。中国の代表的な三の巨大都市で行った試験は,提案した方法が低い二乗平均平方根誤差(~0.05)と視覚効果の観点から建築密度推定のための満足な結果を達成することを確認した。特徴セットの組合せは単一特徴セットに優れており,特徴の全てのカテゴリーの同時考慮の必要性を示すことが分かった。最も情報のある特徴の知識は,建物密度マッピングのための最も有効なパラメータを選択することへの洞察を提供する。地理的領域間の移行性の研究は,自己訓練は移動訓練と比較してより良い性能を達成することを確認した。建築密度推定に適用した場合の回帰精度,特徴選択,および他の方法との比較に関する結果は,多特徴アプローチの有効性を示した。Copyright 2017 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： メガロポリス ,  発展途上国 ,  *都市 ,  視覚効果 ,  *画像 ,  *多重化 ,  特徴選択 ,  建築密度 ,  地理学 ,  中華人民共和国 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： テクスチャ ,  分光学 ,  *高精細画像 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  サポートベクトル回帰 ,  高分解能画像 ,  都市 ,  建物 ,  密度 ,  推定