文献

J-GLOBAL ID：201702243337089544   整理番号：17A1293000

GF-1リモートセンシングデータ自動化較正システムの設計と実用化【JST・京大機械翻訳】

Design and implementation of automatic orthorectification system based on GF-1 big data

著者 (6件)： Ye Sijing (中国農業大学農業部農業信息獲取技術重点実験室,北京 100083;中国科学院遥感与数字地球研究所国家遥感応用工程技術研究中心,北京 100101) ,  Zhang Chao (中国農業大学国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京,100083) ,  Wang Yuan (中国農業大学農業部農業信息獲取技術重点実験室,北京,100083) ,  Liu Diyou (中国農業大学国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京,100083) ,  Du Zhenbo (中国農業大学国土資源部農用地質量与監控重点実験室,北京,100083) ,  Zhu Dehai (中国農業大学農業部農業信息獲取技術重点実験室,北京,100083)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： z1  ページ： 266-273  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 近年、リモートセンシングデータの爆発性の増加に伴い、高速、安定的な自動化画像の正射補正はリモートセンシングの大データ処理の重要な一環となっている。本論文は,GF-1リモートセンシングの大規模データ組織とメタデータ特性を分析することに基づいて,正と負の補正のための自動補正システムを設計して,正の補正の計算効率と安定性を改良することを目指した。ディジタル画像データの高速抽出法に対応するために,補正画像におけるブロック読み取り戦略のようないくつかの重要な問題を研究する必要がある。これらに基づき,異なる地形領域におけるGF-18mの多重スペクトル補正画像の均一分布を検出するために,Google Earth画像における同点座標を真値として用いて,補正誤差と収束を解析した。実験結果により,X(横糸方向)方向とY(経線方向)方向の最大誤差はいずれも16.863mより小さく,距離誤差は23m未満であり,92.25%の検査点誤差は16m(2画素)より小さいことが分かった。本論文において提案した自動化された正の補正方式は,山岳地形と平野地形において,良好な補正精度と安定性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ディジタル画像 ,  高速度 ,  横糸 ,  *自動化 ,  画像 ,  メタデータ ,  *リモートセンシング ,  画素 ,  データ処理 ,  山岳地
準シソーラス用語： グーグルアース ,  多重スペクトル ,  計算効率 ,  大規模データ ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： remote sensing ,  data processing ,  orthorectification ,  digital elevation model ,  extraction ,  RPC model ,  geographic information system ,  GF-1

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

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシングデータ ,  自動化 ,  較正 ,  設計 ,  実用化