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J-GLOBAL ID：201702281004071758   整理番号：17A1476893

局所最大値点に基づいた航空写真とDSMからの都市地域における樹木の検出

TREE DETECTION IN URBAN REGIONS FROM AERIAL IMAGERY AND DSM BASED ON LOCAL MAXIMA POINTS

著者 (3件)： KORKMAZ Oezguer (Middle East Technical Univ., Ankara, TUR) ,  CETIN Yasemin Yardimci (Middle East Technical Univ., Ankara, TUR) ,  YILMAZ Erdal (Zibumi Game Dev. Studio, Ankara, TUR)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10190  ページ： 1019019.1-1019019.8  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,登録された3バンド空中画像および関連デジタル表面モデル(DSM)における木の検出および分類のための自動方式について報告した。色と組織情報を伴ったDSMからの最大値に基づいて樹木の位置を特定し,クラウンサイズを推定する手法を提案した。デジタル地形モデル(DTM)および隣接セグメントのクラス確率を使用することにより,ニューラルネットワークを介して訓練されたセグメントレベル分類器を改善した。DTMを使用して特定高さの樹木のクラスを削除し,樹木のクラスに対して,局所最大点を得た,これらの点を通る縦と横の高さプロファイルから,樹木半径の推定値を作成した。著者等は,提案した方法について,乾燥樹木が隣接するビルディングと混同すること,並びに短い壁または柵の周りの草が緑の樹木と混同するという2つの欠点があることを指摘し,異なる組織特徴の検討の必要性を示唆した。

シソーラス用語： 最大値 ,  *空中写真 ,  *数学モデル ,  *市街地 ,  *樹木 ,  *検出 ,  画像 ,  *分類 ,  色 ,  組織 ,  位置決め ,  ニューラルネットワーク ,  推定量
準シソーラス用語： *航空写真 ,  *表面モデル ,  *都市地域 ,  *画像検出 ,  空中画像 ,  画像分類 ,  物体位置特定 ,  推定値

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  地形データの処理  (RC02050O) ,  造林一般  (FF03010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最大値 ,  航空写真 ,  DSM ,  都市 ,  地域 ,  樹木