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J-GLOBAL ID：201702255051032703   整理番号：17A1272207

無人空中システムにより得られたリモートセンシングデータからの土壌/作物セグメンテーション【Powered by NICT】

Soil / crop segmentation from remotely sensed data acquired by Unmanned Aerial System

著者 (4件)： Mancini Adriano (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Universita` Politecnica delle Marche, Ancona, Italy) ,  Dyson Jack (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Universita` Politecnica delle Marche, Ancona, Italy) ,  Frontoni Emanuele (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Universita` Politecnica delle Marche, Ancona, Italy) ,  Zingaretti Primo (Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Universita` Politecnica delle Marche, Ancona, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICUAS  ページ： 1410-1417  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： 今日を搭載リモートセンシング装置の場合に見られるような無人航空システム(UAS)は進行性ペイロードを含む多くの用途に広く用いられている。UASプラットホームからのリモートセンシングは一般化してきている,光とスマートmulti/hyperスペクトルカメラの使用が新しい応用分野を開いた。同時に衛星写真の限界を克服しながらこれらのセンサは超高分解能画像を確保する曇天条件で動作できる。本論文では,一つのそのような高度なペイロード応用,すなわち,土壌地形上の樹木cover/canopiesのセグメンテーションに焦点を当てた。このタスクは直接関心ではない地域をマスク除去するために必須である。研究した方法はデジタル表面モデル(DSM)から誘導された合成特徴に加えて,多重スペクトル考慮した教師つき及び教師なしの両アルゴリズムに基づいている。地面/土壌プロファイルを導出/モデル化しようとする擬似ランダム画像スライシングと共に2次元畳込みカーネルを試験してDSMを処理する。ブドウ園の場合に見られるように地形傾斜が小さい地域で有意な変化を受けるため,大域的しきい値処理は,土壌上のセグメント木/樹冠面積をできない。提案されたアプローチは,斜面あるいは他の波状地形変動の存在下で正確なセグメンテーション分析を確実にするためにそのような局所変動を考慮に入れた。得られた結果は,提案した方法が95%以上の総合精度を有した木/キャノピー対土壌のセグメンテーションを可能にすることを示す。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： *リモートセンシング ,  モデリング ,  センサ ,  二次元 ,  樹冠 ,  画像 ,  *農作物 ,  畳込み ,  ペイロード ,  *セグメンテーション ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  多重スペクトル ,  高精細画像 ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシング ,  土壌 ,  作物 ,  セグメンテーション