航空機搭載ライダのデータおよび高分解能マルチスペクトル画像を組み合わせた純粋種の林分の意味論的セグメンテーション【Powered by NICT】

Dechesne Clement; Mallet Clement; Le Bris Arnaud; Gouet-Brunet Valerie

文献

J-GLOBAL ID：201702246298856902 整理番号：17A0698524

航空機搭載ライダのデータおよび高分解能マルチスペクトル画像を組み合わせた純粋種の林分の意味論的セグメンテーション【Powered by NICT】

Semantic segmentation of forest stands of pure species combining airborne lidar data and very high resolution multispectral imagery

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資料名：
巻： 126 ページ： 129-145 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)

林分は,森林インベントリおよびマッピングのための基本的な単位である。林分は,均質ツリー種組成と年齢の大規模な森林地域(例えば,≧2ha)として定義される。それらの正確な描写は通常非常に高分解能(VHR)赤外画像の視覚分析を通した人間オペレータによって行われる。この作業は退屈な,高度に時間がかかり,,スケーラビリティと効率的な更新を目的とした自動化すべきである。本論文では,航空機搭載ライダーデータとVHRマルチスペクトル画像の融合に基づく方法は1種類の支配的な種(純度優れ75%まで)を含む林分の自動描写のために提案した。これは森林土地被覆データベース更新のための重要な予備的仕事である。マルチスペクトル画像は樹種に関する情報を与える3Dライダーポイントクラウドは樹木に及ぼす幾何学的情報を提供し,それらの個々の抽出を可能にした。マルチモーダル特徴を計算し,画素およびオブジェクトレベルの両方では,対象はライダデータから抽出された個々の樹木である。関心の各地域における既存樹種を識別する粗くするために教師つき分類は,オブジェクトレベルで行った。分類結果は,さらに処理したエネルギー最小フレームワークを採用することにより滑らかな境界を持った均一な領域を得るために,エネルギー関数を形成するために結合している付加的な制約である。実験結果は,提案した方法が林分標識と描写(総合精度は84%と99%の間)の点で非常に満足な結果を与えることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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写真測量,空中写真

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