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J-GLOBAL ID：201802272307697213   整理番号：18A2038756

複数の衛星データ源とその場データの融合に基づく改良型洪水マッピング【JST・京大機械翻訳】

Improved Flood Mapping Based on the Fusion of Multiple Satellite Data Sources and In-Situ Data

著者 (4件)： Kwak Young-Joo (International Centre for Water Hazard and Risk Management (ICHARM-UNESCO), Public Works Research Institute, Tsukuba, Japan) ,  Pelich Ramona (Department of Environmental Research and Innovation (ERIN), Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), Belvaux, L-4422, Luxembourg) ,  Park Jonggeol (Dept. of Environmental Information, Tokyo University of Information Sciences, Chiba, Japan) ,  Takeuchi Wataru (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 3521-3523  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： 高精度洪水マッピングのために,多重衛星データ源を統合するアルゴリズムは,センサ能力を最大化し,光学的およびSARデータの限界を補償するために不可欠である。本研究の主目的は,2つの異なる統計的閾値化手法を比較し,組み合わせる,光学的および合成開口レーダ(SAR)画像を用いた動的洪水検出のアルゴリズムを提案することである。洪水検出精度を改善するために,統合洪水検出手法として較正および最適化洪水マップの利用を最大化するために,画像融合技術を調査した。提案した方法論の利点を示すために,洪水事象がしばしば発生するBrahmaputra川に沿った挑戦的な地域で得られたMODIS,Landsat-8およびSentinel-IA画像を用いた。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： 画像 ,  アルゴリズム ,  *洪水 ,  河川 ,  合成開口レーダ ,  多重化 ,  センサ ,  最適化
準シソーラス用語： 画像融合 ,  検出精度 ,  高精度 ,  *衛星データ , 【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 (4件)： 衛星データ ,  融合 ,  洪水 ,  マッピング