運動(SFM)アプローチからの構造の適用による小森林集水域の水文形態学的属性の推定【JST・京大機械翻訳】

Mendez-Barroso Luis A.; Zarate-Valdez Jose L.; Robles-Morua Agustin

文献

J-GLOBAL ID：201802219940210508 整理番号：18A0796970

運動(SFM)アプローチからの構造の適用による小森林集水域の水文形態学的属性の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of hydromorphological attributes of a small forested catchment by applying the Structure from Motion (SfM) approach

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巻： 69 ページ： 186-197 発行年： 2018年
JST資料番号： W3181A ISSN： 1569-8432 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

Motion(SfM)からの構造は,LiDAR(光検出とRanging)データが不足しているか,または不適切な高分解能地形を作り出すための良い低コスト代替案を表す。本研究では,SfM技術を用いて得られた高分解能標高モデル(DEM)の利点を示し,流域境界と河川ネットワークを描写した。SfMベースDEMを,メキシコ政府によって分布されたLiDARデータ,およびRTK-GPSシステムによって生成された以前の高分解能地形図と比較した。航空画像を,テザーヘリウム気球に取り付けた商用グレードのデジタルカメラを用いて,メキシコ北西部の森林生態学的モニタリングサイトで収集した。ここでは,SfM法を植生の除去と同様に,より進歩したLiDAR法と同様に適用した。これは,点雲分類パラメータ(最大角度,最大距離およびセルサイズ)を調整することにより達成され,著者らの知る限り,利用可能なSfM文献では報告されていない。SfM地形モデルは,画像領域(0~0.5m)の中心における地面高度における最小差を示したが,誤差は領域の端部において増加した。SfMモデルは,最大流域面積,主および全チャネル長(それぞれ1.07ha,106.1および223m)を生成したが,LiDARモデルは最小面積および主チャネル長(それぞれ0.77haおよび92.9m)を得た。一方,SfMモデルは,観測されたGPS追跡主チャネルへの最も近い近接性により評価されたすべてのモデルの中で,河川ネットワークのより良好で正確な表現を持っていた。著者らは,低コスト無人航空機とSfM法の統合が小流域における水文形態学的属性を推定するための良い代替案であると結論した。さらに,高分解能SfMベース地形モデルは,限られたデータアベイラビリティを持つ地域において有用な小流域のかなり良好な表現を有することを見出した。本研究の主な知見は,より高価なLiDARまたは調査技術にアクセスすることなく,遠隔地における高分解能地形の取得において,特に水文学的リモートセンシングの分野における科学的価値を提供する。高分解能DEMsは,水文学的プロセス(すなわち,土壌水分再分布,流出,ET)に影響を及ぼす流域面積サイズと河川ネットワーク描写のより良い特性化を可能にする。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , ロボットの運動・制御 , 写真測量,空中写真 , 地形データの処理 , パターン認識

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