光学リモートセンシング画像時系列に適用した時空間セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Costa Wanderson Santos; Fonseca Leila Maria Garcia; Korting Thales Sehn; Bendini Hugo do Nascimento; Cartaxo Modesto de Souza Ricardo

文献

J-GLOBAL ID：201802252663045622 整理番号：18A1426659

光学リモートセンシング画像時系列に適用した時空間セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Segmentation Applied to Optical Remote Sensing Image Time Series

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資料名：
巻： 15 号： 8 ページ： 1299-1303 発行年： 2018年
JST資料番号： W1397A ISSN： 1545-598X CODEN： IGRSBY 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)

大量のリモートセンシングデータの利用可能性は,地球観測をますますアクセス可能で詳細にした。高時間および空間分解能センサは,前例のない割合で時系列の利用可能なデータセットを作るために責任がある。この文脈の中で,リモートセンシング画像の効率的なセグメンテーションアルゴリズムの使用は,それらが時空において均一な領域を提供し,したがってデータセットを単純化するので,このシナリオにおける重要な役割を表す。さらに,空間-時間セグメンテーションは,時間における隣接領域を分析することによって,データを解釈する新しい方法をもたらすことができた。本論文では,地球観測データの時系列に適用される画像セグメンテーションのための方法について述べた。著者らは,空間および時間における均一領域を検出するために,従来の領域成長法を適用した。研究事例は,領域を成長させるための均一性判定基準として動的時間ワーピングアルゴリズムを考慮することによって行われた。中分解能撮像分光放射計とLandsat-8運用土地画像の植生指数と他の距離測定との比較からの高時間分解能画像シーケンスに関する試験は,満足な結果を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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

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