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J-GLOBAL ID：201702240379884313   整理番号：17A1554844

Gauss混合モデルを用いたリモートセンシングデータのための自動変化検出技術【Powered by NICT】

An automatic change detection technology for remote sensing data using Gaussian Mixture Model

著者 (5件)： Shao Yuanzheng (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China) ,  Li Ke (Beijing Geoway Software Co., Ltd., Beijing, China) ,  Du Wei (Beijing Geoway Software Co., Ltd., Beijing, China) ,  Dai Xuefeng (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China) ,  Sun Zhiwei (Beijing Geoway Software Co., Ltd., Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Agro-Geoinformatics  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 土地と資源における変化のためのリモートセンシング画像データのマクロおよび実時間特徴を用いたリモートセンシング画像解析と応用の分野でのホットスポットである。本論文では,リモートセンシング画像データと歴史的解釈ベクトルデータを用いた自動変化モニタリング法,Gauss混合モデルとベクトル導波画像スポット分割法に基づいているを紹介した。2014年11月におけるIGF-1のリモートセンシング画像データと2014年に対応する領域の歴史的リモートセンシング解釈データを用いて,400平方Kmの画像被覆,丹東市,遼寧省の鴨緑江河口保護区に位置するにおける著者らのモデルを試験した。乾燥土地,水体と植生表面のクラスに対して,モニタリング速度は90%以上で,見逃し率は10%以下であった。実験は,提案した方法は精度と効率を向上させて生産ニーズを満たすことができることを示した。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： 被覆 ,  ホットスポット ,  分割法 ,  土地 ,  ベクトル ,  *リモートセンシング ,  乾燥土 ,  画像
準シソーラス用語： 遼寧省 ,  ベクトルデータ ,  実時間 ,  リモートセンシング画像 ,  *変化検出 ,  *リモートセンシングデータ ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： Gauss混合モデル ,  リモートセンシングデータ ,  変化検出