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J-GLOBAL ID：201802215818755290   整理番号：18A1930451

ピットのないキャノピー高さモデルを構築するためのロバストでパラメータのないアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Robust and Parameter-Free Algorithm for Constructing Pit-Free Canopy Height Models

著者 (6件)： Chen Chuanfa (State Key Laboratory of Mining Disaster Prevention and Control Co-Founded by Shandong Province and the Ministry of Science and Technology, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Chen Chuanfa (Shandong Provincial Key Laboratory of Geomatics and Digital Technology of Shandong Province, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Wang Yifu (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, 11A, Datun Road, Beijing 100101, China) ,  Li Yanyan (Shandong Provincial Key Laboratory of Geomatics and Digital Technology of Shandong Province, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Yue Tianxiang (State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographical Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, 11A, Datun Road, Beijing 100101, China) ,  Wang Xin (Shandong Provincial Key Laboratory of Geomatics and Digital Technology of Shandong Province, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 7  ページ： 219  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データピットは,空中光検出の侵入能力と樹木冠への測距(ライダー)により,ライダー由来キャノピー高さモデル(CHMs)に一般的に現れる。それらは,樹木検出の質とそれに続く生物物理学的測定に著しい負の影響を持っている。本研究では,ピットフリーCHMの構築のためのロバストな局所加重回帰とロバストzスコアに基づくアルゴリズムを提案した。新しいアルゴリズムの有意な利点は,それがパラメータフリーであることであり,それは,それを実用化のために効率的でロバストにする。シミュレーションと空中ライダー導出データセットを用いて,CHM構築のための新しい方法の性能を評価し,その結果を3つの古典的方法,すなわち,最高点法(HPM)の自然近傍(NN)補間,平均フィルタ,およびメディアンフィルタのそれらと比較した。シミュレーションデータセットからの結果は,著者らのアルゴリズムが,データピットの存在において,ピットフリーCHMsを生成するための3つの古典的方法と比較して,より正確であることを実証した。ライダー導出データセットを用いたCHM構築により,古典的方法と比較して,新しい方法は,キャノピーギャップとクラウンのエッジ,形状,構造を保存するだけでなく,データピットを除去するより良い能力を持つことを示した。さらに,提案した方法は,CHMsからプロットレベルの最大ツリー高さを導出する古典的方法と比較して,より良い性能を示した。このように,新しい方法は,ピットフリーCHM構築のための高い可能性を示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 内挿法 ,  距離測定 ,  *ロバスト性 ,  フィルタ ,  メディアンフィルタ ,  生物物理学 ,  樹冠 ,  *アルゴリズム ,  *キャノピー ,  光検出 ,  シミュレーション ,  *モデル ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  スコア ,  加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： キャノピー高さモデル ,  データピット ,  樹冠 ,  ロバストな適合

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (30件)：

• Hyyppä, J.; Yu, X.; Hyyppä, H.; Vastaranta, M.; Holopainen, M.; Kukko, A.; Kaartinen, H.; Jaakkola, A.; Vaaja, M.; Koskinen, J. Advances in forest inventory using airborne laser scanning. Remote Sens. 2012, 4, 1190-1207.
• Kato, A.; Moskal, L.M.; Schiess, P.; Swanson, M.E.; Calhoun, D.; Stuetzle, W. Capturing tree crown formation through implicit surface reconstruction using airborne lidar data. Remote Sens. Environ. 2009, 113, 1148-1162.
• Popescu, S.C.; Wynne, R.H.; Nelson, R.F. Estimating plot-level tree heights with lidar: Local filtering with a canopy-height based variable window size. Comput. Electron. Agric. 2002, 37, 71-95.
• Hyyppä, J.; Kelle, O.; Lehikoinen, M.; Inkinen, M. A segmentation-based method to retrieve stem volume estimates from 3-d tree height models produced by laser scanners. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2001, 39, 969-975.
• Pouliot, D.; King, D.; Bell, F.; Pitt, D. Automated tree crown detection and delineation in high-resolution digital camera imagery of coniferous forest regeneration. Remote Sens. Environ. 2002, 82, 322-334.

タイトルに関連する用語 (8件)： ピット ,  キャノピー ,  高さ ,  モデル ,  構築 ,  ロバスト ,  パラメータ ,  アルゴリズム