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J-GLOBAL ID：201802264764190486   整理番号：18A0861262

SATTEL:商用衛星画像開発のためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

SatTel: A Framework for Commercial Satellite Imagery Exploitation

著者 (9件)： Gilliam Andrew D. ,  Pollard Thomas B. ,  Neff Andrew ,  Dong Yi ,  Sorensen Scott ,  Wagner Robert ,  Chew Selene ,  Rovito Todd V. ,  Mundy Joseph L.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WACV  ページ： 278-286  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,広範囲のベンダから商用衛星画像を自動的にアクセスし,照合し,処理し,利用するために設計した革新的なSatTelフレームワークを提示した。DigitalGローブのような確立されたベンダーは限られた範囲で高分解能画像を提供するが,PlantetやBlackSkyのような破壊的なベンダーは近いグローバルカバレッジを持つ低分解能画像を提供する。SatTelは,これらの対照的で相補的なベンダ能力の開発のための一つの入力点を提供する。著者らは,実証的変化検出能力を通してSatTelフレームワークの価値を例示した。画像と画像の比較に基づく小衛星画像からのSatTel変化検出は,地上の真実アナリストアノテーションと比較して,多くのサイトに対して0.75以上の平均精度(MAP)を達成する。多次元幾何学的構造に基づく高分解能衛星画像からのSatTel変化検出は,地上真実アナリストアノテーションと比較して,3.0m以上の標高変化に対して0.84の平均精度を達成した。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】

シソーラス用語： 高次元 ,  *画像 ,  *衛星利用画像
準シソーラス用語： 標高 ,  高分解能衛星画像 ,  変化検出 ,  検出能 ,  低分解能 ,  高精細画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 衛星画像 ,  開発 ,  フレームワーク