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J-GLOBAL ID：201702256168071977   整理番号：17A1938639

ICAアルゴリズムとスケール最適化に基づくUAV画像の樹冠抽出方法【JST・京大機械翻訳】

An Algorithm of Canopy Extraction Based on ICA Algorithm and Scale Optimization from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images

著者 (6件)： Liu Zujin (河南大学環境与規画学院,河南開封,475004) ,  Yang Ling (河南大学環境与規画学院,河南開封,475004) ,  Duan Linlin (河南大学環境与規画学院,河南開封,475004) ,  Gong Jiaojiao (河南大学環境与規画学院,河南開封,475004) ,  Jiang Yuling (河南大学環境与規画学院,河南開封,475004) ,  Yue Yanlin (河南大学環境与規画学院,河南開封,475004)
資料名： Henan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Henan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 47  号： 4  ページ： 379-386  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1496A  ISSN： 1003-4978  CODEN： HZKEEE  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： 高解像度リモートセンシング画像における樹冠抽出の間に遭遇する様々な種類のオブジェクトの間の相関と複雑さによって引き起こされるオブジェクト抽出の困難さを解決するために,独立成分分析アルゴリズムとスケール最適化方法を組み合わせて,樹冠抽出を研究した。まず第一に,独立成分分析アルゴリズムを用いて,高分解能リモートセンシング画像を最適化して,スペクトル情報の間の相関を除去し,次に,ICA変換によって得られる固有値を,重みづけの重みとして用いることができた。最後に,改良した最適スケール計算モデルを用いて,最適なセグメンテーションスケールを選択した。最後に,改良した計算モデルを,樹冠抽出の平均精度によって評価した。単純なスケール最適化法と比較して,本研究の結果は,以下のことを示した。本論文の方法は、「同スペクトル異物」と「同物異スペクトル」および樹冠の冠現象を低減し、樹冠情報抽出の精度を向上させ、かつ、人の分割尺度を確定する主観性と低い有効性を有効に回避できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  情報抽出 ,  独立成分分析 ,  *樹冠 ,  高分解能 ,  最適化手法 ,  固有値 ,  スペクトル ,  計算モデル ,  重みづけ ,  *最適化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 物体抽出 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： unmanned aerial vehicle (UAV) images ,  independent component analysis ,  optimal scale ,  canopy extraction

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ICA ,  アルゴリズム ,  スケール ,  最適化 ,  UAV ,  樹冠