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J-GLOBAL ID：201802242493695147   整理番号：18A0959106

顕著な点過程と幾何光学モデルを用いたサブメータ衛星画像における個々の樹冠検出【JST・京大機械翻訳】

Individual tree crown detection in sub-meter satellite imagery using Marked Point Processes and a geometrical-optical model

著者 (3件)： Gomes Marilia Ferreira (INCRA, Av. Afonso Pena, 6627, Belo Horizonte, MG 31270-901, Brazil) ,  Maillard Philippe (Universidade Federal de Minas Gerais, Av. Antonio Carlos, 6627, Belo Horizonte, MG 31270-901, Brazil) ,  Deng Huawu (PCI Geomatics, 490 Saint Joseph Blvd., Gatineau, Quebec J8Y 3Y7, Canada)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 211  ページ： 184-195  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,光学的サブメータ分解能衛星画像を用いた樹冠の検出と描写のための新しいアルゴリズムについて述べた。このアルゴリズムは,森林外の樹木(TOF)として定義される様々な環境において,個々の半分離樹木を検出することに焦点を合わせている。密度因子を満足させるために,「誕生」と「死」反復の相を交替させるマークポイント処理(MPPs)の概念を理論的基礎として用いた。MPPにおける「マーク」は,探索される対象を表す。オブジェクト認識へのMPPの多くの応用とは異なり,このアルゴリズムで用いられるマークは,画像そのものと同じ照明パラメータを用いて人工的に照明された三次元幾何光学モデルから計算されるので,ツリーはサイズが異なるので,ツリークラウン半径変数も組み込まれる。このアルゴリズムを,異なる環境における4つのサブメータ衛星画像で試験した。検出と描写の両方について検証を行った。検出は樹冠計数に基づき,4つの画像に対して0.81から0.95の範囲の精度を得た。描写精度を樹冠画素数に基づいて推定し,約0.63(0.57~0.72)の精度を得た。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  *衛星利用画像 ,  物体認識 ,  三次元 ,  分解能 ,  *樹冠 ,  *幾何光学 ,  照明 ,  *モデル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 画素数 ,  計数 ,  *点過程 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 個々の樹冠検出 ,  サブメータ衛星画像 ,  マークポイントプロセス ,  森林外の樹木 ,  テンプレートマッチング

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点過程 ,  幾何光学 ,  モデル ,  サブ ,  衛星画像 ,  樹冠