文献

J-GLOBAL ID：201702262339461545   整理番号：17A1588419

建築物の地震被害の多源リモートセンシングの特徴とメカニズムの分析【JST・京大機械翻訳】

Multi-source remote sensing characteristics and mechanism analyses of building seismic damages

著者 (3件)： Zhang Jingfa (中国北京 100085 中国地震局地殻応力研究所) ,  Li Qiang (中国北京 100085 中国地震局地殻応力研究所) ,  Jiao Qisong (中国北京 100085 中国地震局地殻応力研究所)
資料名： Dizhen Xuebao  (Dizhen Xuebao)
巻： 39  号： 2  ページ： 257-272  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0942A  ISSN： 0253-3782  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： リモートセンシング情報源の絶え間ない増加に伴い,多くのリモートセンシングデータは,建築物の地震被害を詳細に理解するために使用されている。地震被害の等級を正確に判断し、地震の自動識別モデルを構築するために、本論文では、Wenchuan地震地震区の震害リモートセンシング画像を収集、整理し、目視判断、画像処理、統計分析を通じて、以下の結果を得た。光学的画像における様々な種類の震害建築物の特徴的表現,合成開口レーダ画像におけるイメージング機構の特性,およびレーザレーダ画像における三次元特性について強調して分析することが強調されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示された。これらに基づいて,建築物の簡易モデルを構築し,光学的画像とレーダ画像を組み合わせて,建築物の画像特性を分析した。結果は以下を示した。光学的リモートセンシング画像の色情報は人間の色覚原理と一致し,より良い直観的読み取り効果を持つことが分かった。合成開口レーダ画像は,物体の側面,表面の粗さと角反射特性を記録することができ,情報量は豊富であるが,直観的ではない。レーザレーダ画像は建築物の三次元情報を得ることができるため、地震災害評価の仕事において、多源リモートセンシングデータを有効に総合利用することで、最適な認識効果を実現することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  画像特性 ,  光学画像 ,  情報量 ,  三次元 ,  *震災 ,  *地震 ,  画像処理 ,  *リモートセンシング ,  レーダ画像 ,  統計解析 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  SAR画像 ,  リモートセンシング画像 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： building seismic damage ,  optical image ,  synthetic aperture radar image ,  light detection and ranging ,  multi-source remote sensing

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 建築物 ,  地震被害 ,  リモートセンシング ,  メカニズム ,  分析