航空機搭載LiDAR DEMを用いた局所G_*に基づくマルチスケール地すべり形態学的特徴の抽出【Powered by NICT】

Shi Wenzhong; Deng Susu; Deng Susu; Xu Wenbing

文献

J-GLOBAL ID：201802230326028758 整理番号：18A0426663

航空機搭載LiDAR DEMを用いた局所G_*に基づくマルチスケール地すべり形態学的特徴の抽出【Powered by NICT】

Extraction of multi-scale landslide morphological features based on local G * using airborne LiDAR-derived DEM

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資料名：
巻： 303 ページ： 229-242 発行年： 2018年
JST資料番号： T0383A ISSN： 0169-555X 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)

地すべり自動検出のために,地すべりの形態学的特徴を定量的に発現させ,抽出されるべきである。空中光検出と測距(LiDAR)データから導出した高分解能デジタル標高モデル(DEMs)は,微細形態学的特徴を抽出することを可能にするが,DEMの雑音は,形態学的特徴抽出に影響し,地すべりの特徴のマルチスケール性質を考慮すべきである。本論文では,均一な空間パターンの特徴を持つ地滑りの形態学的特徴を抽出する方法を提案した。プロファイルと接線方向曲率の両方を利用して土地表面形態を定量化し,各セルについて計算した同様の形態計測値のクラスタリングの重要なパターンを明らかにすることである局所G_*統計量。法は,浅い岩屑すべりと流により支配される地域で取得した自然地形と空中LiDARデータをシミュレートする両合成表面で試験した。合成データの試験結果は,異なるスケールと明瞭でシミュレートした地形特徴の凹面および凸面の形態を提案した方法を用いて認識されることを示し,ランダム雑音を,合成データに加えても同様であった。試験地域では,大きな局所G_*値を持つ細胞はプロファイルとLiDAR 導出1m DEMから生成された接線方向曲率画像から特定の有意水準で抽出した。地すべり主崖,汚染源地域と痕跡の形態を明確に指摘され,形態学的特徴を抽出細胞のクラスターであった。曲率しきい値に基づく形態学的特徴抽出法との比較は,DEMノイズへの提案方法のロバスト性を証明した。地すべり在庫に対する検証と,ほとんどすべての最近(<5年間)地すべりの形態学的特徴と歴史的(>10歳)地すべりの約35%を抽出した。この発見は,提案した方法が地滑り検出を容易にすることができることを示し,曲率画像から抽出された細胞クラスターはエキスパート知識や他のデータ源により提供される補足情報に基づくフィルタリング法を用いてろ過すべきである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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太陽粒子 , 自然災害 , 基礎腫よう学一般 , 交通調査 , 気象学一般

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