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J-GLOBAL ID：201702289087904972   整理番号：17A0298741

マルチスケールマルチ基準によるリモートセンシング画像の線状物体情報抽出【JST・京大機械翻訳】

ZY-3linear features information extraction based on the multi-scales and multi-criterion

著者 (3件)： Wang Rong (Tianshui Normal University) ,  Wang Zhaosheng (Institute of Earth Environment) ,  Liu Xiaoman (Satellite Environment Center,Ministry of Environment Protection)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 11  ページ： 146-150,165  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： 従来の低レベル単一スペクトル画像のための情報抽出法の欠点を克服するために,ZY-3高分解能リモートセンシング画像をソースとして用いて,マルチスケールマルチ判定基準に基づくZY-3画像の線状物体の情報抽出法を提案した。最適分割スケールに基づく画像分割とオブジェクト指向線状物体の情報抽出法を用いて,河川,水路,道路などの線状物体の情報を抽出し,実験的分析により実現可能性と有効性を検証した。結果は以下を示す。構築したRMAS指数は,マルチスケール分割における最適分割スケールを選択するための良い指標として使用することができ,提案した方法は,分割結果の評価に及ぼす分割面積の影響を効果的に避けるだけではなく,また,ZY-3画像における線状物体の情報を効果的に識別することもできた。研究結果は,高分解能リモートセンシング画像処理のスケール依存性の技術的困難性と線状物体の情報抽出のための重要な参照値を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 道路 ,  高分解能 ,  判定基準 ,  河川 ,  *情報抽出 ,  *画像 ,  水路 ,  スペクトル画像 ,  参照値 ,  スケール依存性 ,  オブジェクト指向 ,  画像セグメンテーション
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： optimal segmentation scale ,  multi-criterion ,  multiresolution segmentation ,  linear features

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング画像 ,  線状物 ,  情報抽出