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J-GLOBAL ID：201702242392354789   整理番号：17A1583560

オブジェクト指向階層的分類法に基づく送電線回廊の地表面被覆分類【JST・京大機械翻訳】

Land-cover Classification of Electric Transmission Lines of Hierarchical Classification Based on Object-oriented

著者 (2件)： Li Li (中南大学地球科学与信息物理学院,湖南長沙,410083) ,  Fan Chong (中南大学地球科学与信息物理学院,湖南長沙,410083)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
号： 1  ページ： 143-146,150  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 国内の衛星リモートセンシング画像の電力部門への応用が日増しに深くなるにつれ、高解像度の国産衛星リモートセンシング画像を利用して、送電線の回廊地域に対して迅速かつ正確な地表カバー分類を行うことが現実になった。本論文では、湖北省送電線回廊を研究対象とし、複数種類の地上分類方法の比較実験を通じて、高分解能画像のスペクトル、テクスチャ、形状などの特徴を総合的に利用し、「高分号」画像を例として、オブジェクト指向の階層分類法を探索し、迅速に正確な抽出を実現した。それは,送電線の回廊地域の山火事評価と予防に使用できる可能性がある。研究結果により、オブジェクト指向の階層的分類法は送電線の廊下物の快速分類に対して実行可能かつ高い精度を達成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *送電線 ,  比較試験 ,  *地表面 ,  *表面被覆 ,  高分解能 ,  山火事 ,  画像 ,  スペクトル
準シソーラス用語： テクスチャ ,  高精細画像 ,  *分類法 ,  リモートセンシング画像 ,  衛星リモートセンシング ,  *階層的分類 ,  *オブジェクト指向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： electric transmission line ,  object oriented ,  hierarchical classification ,  ”GF-1” remote sensing image

分類 (2件)： 送電  (NB05030G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： オブジェクト指向 ,  階層的分類 ,  送電線 ,  回廊 ,  地表面 ,  分類