文献

J-GLOBAL ID：201802218149662449   整理番号：18A0688552

地質災害のリモートセンシング調査とモニタリングにおける高分二号衛星データの応用研究-湖南新化デモンストレーション区を例として-【JST・京大機械翻訳】

Method Research for Geological Disaster Survey and Monitoring Based on GF-2 SatelliteData Processing: Taking Hunan Xinhua Demonstration Zone as an Example

著者 (1件)： Zou Pu (中国地質大学(武漢),湖北武漢430074;湖南省地質環境監測総站(長沙),湖南長沙410007)
資料名： Cehui yu Kongjian Dili Xinxi  (Cehui yu Kongjian Dili Xinxi)
巻： 40  号： 11  ページ： 20-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3257A  ISSN： 1672-5867  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： 高分二号は成功的に発射され、中国はすでに1mの空間分解能のリモートセンシングを行うことができることを示している。高分解能二号データをより速く地質災害の調査領域に普及させるために、本文は地質災害調査と監視中の高分二号リモートセンシングデータの処理方法について研究を行った。実験により、模範区の高分二号画像の処理により、1を満たすことができることが分かった。10000のスケールの平面精度要求の正射画像は,地質学的災害のリモートセンシングとモニタリングに非常に適している。複数回の実験を経て、Band1、Band4×0.25+Band2×0.75、Band3の組合せ方法を採用する効果は比較的に良い。ENVIに基づくGram-Schmidt Spectral Sharpeningアルゴリズムは,より良い融合効果を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 空間分解能 ,  *地質 ,  災害調査 ,  画像 ,  地質学 ,  アルゴリズム ,  *リモートセンシング ,  高分解能 ,  中華人民共和国
準シソーラス用語： オルソ画像 ,  リモートセンシングデータ ,  *湖 ,  *衛星データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Kye words:GF-2 satellite data ,  geological disaster remote sensing survey and monitoring ,  image processing

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (8件)： リモートセンシング ,  調査 ,  モニタリング ,  高 ,  衛星データ ,  応用 ,  研究 ,  デモンストレーション