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J-GLOBAL ID：201702235740335228   整理番号：17A0472934

UAVデータからの点雲と画像ベースの特徴を用いた非公式定住分類【Powered by NICT】

Informal settlement classification using point-cloud and image-based features from UAV data

著者 (4件)： Gevaert C.M. (Dept. of Earth Observation Science, Faculty ITC, University of Twente, Enschede, The Netherlands) ,  Persello C. (Dept. of Earth Observation Science, Faculty ITC, University of Twente, Enschede, The Netherlands) ,  Sliuzas R. (Dept. of Urban and Regional Planning and Geo-Information Management, Faculty ITC, University of Twente, Enschede, The Netherlands) ,  Vosselman G. (Dept. of Earth Observation Science, Faculty ITC, University of Twente, Enschede, The Netherlands)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 125  ページ： 225-236  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人機(UAV)はインフォーマルな居住地改善プロジェクトを支援するための非常に高い分解能と最新の情報を与えることができる。正確なbasemapsを提供するために,建築物と地形の同定と分類による都市シーン理解が必須である。しかし,不均一系屋根材料を用いた小型,不整形建物のような非公式集落の共通特性とクラッタの存在は,最新のアルゴリズムに挑戦している。さらに,基本的な属性が異なる地理的位置におけるこれらの物体を記述するのに適して解析することは興味深い。U AV画像から得た2D放射分析およびテクスチャ特徴,2.5D地形,および3D幾何学的特徴は変則的な集落の分析のための挑戦的な分類問題における高い分類精度を得るために統合できるかを検討した。不均一都市環境における特定オブジェクトのための顕著な特徴を同定するために,二カ国における非公式集落からのUAVデータセットを比較した。得られた知見は,2Dおよび3D特徴の統合は,ルワンダ,キガリとMaldonado,ウルグアイにおける不法居住地のそれぞれ91.6%と95.2%の全体的な精度をもたらすことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 都市 ,  放射分析 ,  *集落 ,  クラッタ ,  無人機 ,  分解能 ,  特徴抽出 ,  三次元 ,  屋根材 ,  都市環境 ,  地理学
準シソーラス用語： 分類精度 ,  幾何学的特徴 ,  テクスチャ特徴 ,  シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 非公式集落 ,  画像分類 ,  点雲 ,  無人機(UAV) ,  特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： UAV ,  点雲 ,  定住 ,  分類