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J-GLOBAL ID：201802260128511630   整理番号：18A2186129

半自動オブジェクト指向高リモートセンシング地災目標抽出手法【JST・京大機械翻訳】

Semi-automatic Object-oriented Geological Disaster Target Extraction based on High-resolution Remote Sensing

著者 (5件)： Wang Peng (四川省国土勘測規画研究院,成都,610045) ,  Ge Jie (四川省国土勘測規画研究院,成都,610045) ,  Fang Zheng (四川省国土勘測規画研究院,成都,610045) ,  Zhao Guobing (四川省国土勘測規画研究院,成都,610045) ,  Sun Genyun (中国石油大学(華東)地球科学与技術学院,山東青島,266580)
資料名： Shandi Xuebao  (Shandi Xuebao)
巻： 36  号： 4  ページ： 654-659  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2130A  ISSN： 1008-2786  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： 地滑りと土石流などの地質災害の発生後、地質災害情報を迅速に正確に抽出することは災害評価、救援にとって重要な意義を持つ。航空と宇宙技術の発展に伴い、マクロ、快速、正確な優位性を持つリモートセンシング技術は、ますます多くの土地災害分析に応用されている。しかし、遠隔感知画像において、直接に人工解読の仕事方式の時間費用を利用でき、コンピュータ自動解釈の精度が低い。それに対して、本文は半自動災害目標抽出方法を提案した。最初に,人間-コンピュータ相互作用の方法を通して,単純な地上災害目標をマークして,次に,平均シフトアルゴリズムに基づき,画像分割を行い,そして,スペクトルヒストグラムに基づく隣接分割ブロックの類似性を,計算した。最後に,標識情報と類似性測度を融合して,最小コスト領域の併合によってターゲットを抽出した。実験結果は,提案した方法が高精度で地災目標を抽出でき,全体精度が95%より高く,Kappa係数が0.90以上であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  相互作用 ,  スペクトル ,  画像 ,  *リモートセンシング ,  アルゴリズム ,  航空輸送 ,  地滑り ,  ヒストグラム ,  地質 ,  土石流 ,  コンピュータ ,  土地
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  解読 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地質学一般  (DE01010H) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： オブジェクト指向 ,  リモートセンシング ,  目標 ,  手法