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J-GLOBAL ID：201702261654992804   整理番号：17A0104835

テンソル投票による航空機搭載LIDARデータ構造物の自動抽出【JST・京大機械翻訳】

Automated detection of building region from airborne LiDAR data based on tensor voting

著者 (3件)： Yang Wei (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University) ,  Wan Youchuan (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University) ,  He Peipei (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 9  ページ： 7-10,158  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  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： 航空機搭載LIDARターゲット抽出における建築物と樹木の間の効率的識別の問題を解決するために,勾配適応透過率とテンソル投票に基づく建築物検出法を提案した。フィルタと高度の閾値を利用して地上点と低点の点を除去した上で、斜面の自己適応透過率を用いて建築物と植生の主な特徴として、建築物点と樹木点の空間分布における密度差異をうまく強調した。テンソル投票に基づく投票アルゴリズムを設計して,隣接した点の間の特性情報の移動を促進して,植生と建物の分離性を強化した。ISPRSによって提供された試験データを用いて,実験結果は,提案方法が建築物と樹木の点を効果的に区別することができ,抽出した建築物の比率は94.6%に達し,精度は98.3%に達することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  構造物 ,  アルゴリズム ,  透過率 ,  空間分布 ,  検出法 ,  *投票 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  試験データ ,  分離可能性 ,  自己適応 ,  *自動抽出 ,  *LIDARデータ ,  *航空機搭載 ,  *テンソル投票 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： building detection ,  airborne LiDAR ,  echo ratio ,  tensor voting

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： テンソル投票 ,  航空機搭載 ,  LIDARデータ ,  構造物 ,  自動抽出