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J-GLOBAL ID：201802236576947831   整理番号：18A1952686

無人機リモートセンシング技術の北京初雲鉄鉱埋蔵量動態モニタリングへの応用【JST・京大機械翻訳】

Research on application of unmanned aerial vehicle technology to dynamic monitoring of reserves in the Shouyun iron mine, Beijing

著者 (7件)： Xiang Jie (中国地質科学院鉱産資源研究所自然資源部成鉱作用与資源評价重点実験室,北京 100037;中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京 100083) ,  Chen Jianping (中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京,100083) ,  Li Shi (中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京,100083) ,  Lai Zili (中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京,100083) ,  Huang Haozhong (中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京,100083) ,  Liu Jing (中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京,100083) ,  Xie Shuai (中国地質大学(北京)地球科学与資源学院,北京,100083)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 30  号： 3  ページ： 224-229  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： どのように迅速、正確、安価に鉱山モニタリングを行うかは、国土資源リモートセンシング分野の研究焦点である。北京初雲鉄鉱を例として、まず2014年8月と2016年10月に無人機(unmannedaerialvehicle、UAV)野外調査を行った。次に,高精度デジタル表面モデル(digitalsurfacemodel)を,UAVstructurefrommotion(SfM)によって獲得した。DSM)およびデジタル正射画像(digitalorthophotomap,DOM)。最後に、改良した地形変化アルゴリズム(DSMofdifference、DoD)を用いて、鉱山の動的埋蔵量の変化を迅速に計算し、この鉱山の平均含鉱率、鉱石の平均体重及び鉱石の平均品位を乗じて、埋蔵量の変化を得た。研究結果により、露天採掘の鉱区に対して、無人機リモートセンシング技術を用いて、鉱山の動的埋蔵量を迅速に、正確に計算することができ、露天鉱山の動用埋蔵量の動的モニタリングを実現し、鉱山の埋蔵量の動的モニタリング及び鉱山環境のモニタリングに新たな構想を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *埋蔵量 ,  鉱区 ,  *リモートセンシング ,  露天採掘 ,  鉱石 ,  *無人機 ,  ディジタル方式 ,  アルゴリズム ,  鉱山 ,  体重
準シソーラス用語： オルソ画像 ,  高精度 ,  低価格 ,  *北京市 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 鉱山評価  (UA02030P)

タイトルに関連する用語 (7件)： 無人機 ,  リモートセンシング ,  北京 ,  雲 ,  埋蔵量 ,  モニタリング ,  応用