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J-GLOBAL ID：201702258744382495   整理番号：17A0698531

高分解能衛星画像からの道路網抽出のための階層的グラフベースセグメンテーション【Powered by NICT】

Hierarchical graph-based segmentation for extracting road networks from high-resolution satellite images

著者 (2件)： Alshehhi Rasha (Institute Center for Smart and Sustainable Systems, Masdar Institute of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Marpu Prashanth Reddy (Institute Center for Smart and Sustainable Systems, Masdar Institute of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 126  ページ： 245-260  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)

抄録/ポイント： リモートセンシング画像からの都市域における道路網の抽出は,多くの都市応用(例えば道路ナビゲーション,都市リモートセンシング画像の幾何学的補正,更新地理情報システム,など)に重要な役割を果たしている。建物の複雑な形状とセンサのデータ取得の幾何学的配置に起因するその背景から道路を正確に識別することは困難であった。本論文では,階層的グラフベース画像セグメンテーションに基づく高分解能画像から道路を抽出するための新しい方法を示した。提案した方法は,1から構成されている。道路及び非道路ピクセル間のコントラストを増強するために抽出特徴(例えば,Gaborおよび形態学的フィルタリングを用いて),2-年。(i)初期セグメンテーションに基づく画像の構築グラフ表現と(ii)色および形状特徴に基づく画像セグメントの階層的併合と分裂,および3のグラフベースセグメンテーションからなっていた。後処理は,抽出した道路セグメントの不規則性を除去した。実験は,提案した方法を実証し,他の類似したアプローチと比較するために,高分解能画像の三つの挑戦的なデータセット上で実施した。結果は都市域における道路抽出のための提案した方法の妥当性と優れた性能を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コントラスト ,  都市 ,  地理情報システム ,  都市域 ,  *セグメンテーション ,  センサ ,  *道路網 ,  画素 ,  *道路 ,  *画像 ,  データ収集 ,  *抽出
準シソーラス用語： 高精細画像 ,  画像セグメンテーション ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 道路ネットワーク ,  グラフに基づくセグメンテーション ,  Gabor ,  形態学的フィルタリング ,  階層は併合と分割

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 高分解能衛星画像 ,  道路網