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J-GLOBAL ID：201802249160485818   整理番号：18A1961299

階層分析とニューラルネットワークに基づく航空機搭載LiDAR点雲分類【JST・京大機械翻訳】

Airborne LiDAR Point Cloud Classification Based on AHP and Neural Network

著者 (3件)： Li Xiaotian (長安大学 地質工程与測絵学院,陜西 西安,710064) ,  Jiang Gang (長安大学 地質工程与測絵学院,陜西 西安,710064) ,  Zhang Yu (河海大学 地球科学与工程学院,江蘇 南京,210098)
資料名： Beijing Cehui  (Beijing Cehui)
巻： 32  号： 8  ページ： 978-981  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3249A  ISSN： 1007-3000  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： 航空機搭載LiDARポイントクラウドデータ処理において,航空機搭載レーダポイントクラウドデータの離散性と不確実性のため,ポイントクラウド分類において正確な結果を得ることは困難であった。航空機搭載LiDARポイントクラウドデータ分類の問題に照準を定めて,階層分析とニューラルネットワークに基づく航空機搭載LiDARポイントクラウド分類方法を提案した。航空機搭載LiDAR点雲のデータ特徴及び異なる地物の属性により、階層分析法で各点雲の1つの二進信号を与え、そして後向き伝播ニューラルネットワーク(BP-ANN)を用いて、航空機搭載LiDAR点雲データの分類を行った。実験により、この方法は航空機搭載LiDAR独立データ源から、家屋、高木、低木、道路などの地物点雲を分類できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ処理 ,  *航空機 ,  道路 ,  灌木 ,  *ニューラルネットワーク ,  搭載レーダ ,  AHP【評価】 ,  *リチウム ,  地物 ,  不確実性
準シソーラス用語： 分類法 ,  データ分類 ,  点群データ ,  *航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  レーザの応用  (BD04100V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 階層 ,  分析 ,  ニューラルネットワーク ,  航空機搭載 ,  LIDAR ,  点雲 ,  分類