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J-GLOBAL ID：201802275830928882   整理番号：18A0643592

Landsat TM/ETMプラス画像からの適応しきい値を持つマルチウィンドウを用いたグリーン潮汐の自動検出【JST・京大機械翻訳】

An automatic detection of green tide using multi-windows with their adaptive threshold from Landsat TM/ETM plus image

資料名： Haiyang Xuebao(Yingwenban)  (Haiyang Xuebao(Yingwenban))
巻： 36  号： 11  ページ： 106-114  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2617A  ISSN： 0253-505X  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大気補正はグリーン潮汐を検出する前にリモートセンシング画像の必要な前処理ステップであるので,導入誤差は検出精度に直接影響する。したがって,グリーン潮汐の検出方法は,大気補正を必要としないLandsat TM/ETMプラス画像から提示される。グリーン潮汐の自動検出を達成するために,検出閾値yと減算x(x=λnir-λred)の間の線形関係(y=0.723x+0.504)を,現地調査とLandsat TM/ETMプラス画像の比較から見出した。この関係を用いて,グリーン潮汐パッチをLandsat TM/ETMプラス画像から自動的に検出することができた。画像中の異なる領域間に輝度差があることを考慮して,画像を最初に同じサイズのウィンドウ(サブ画像)に分割し,次に各ウィンドウを発見された線形関係に従って決定した適応検出閾値を用いて検出した。大きい誤差は,雲によって覆われたもののようないくつかの窓に現れることが分かった。この問題を解決するために,ウィンドウの移動ステップkをウィンドウ幅nより少ないと提案した。この機構を用いて,ほとんどの画素は境界画素を除いて[n/k]×[n/k]時間と検出される。そして,すべての画素は大多数の規則投票戦略に従って最終クラス(グリーン潮汐または海水)に割り当てられる。それは,実験から見ることができて,マルチウィンドウを使用する提案した検出方法とそれらの適応可能な閾値は,自動的にランドサットTM/ETMプラス画像からグリーン潮汐を検出することができた。一方,それは正確な大気補正に関する信頼性を避ける。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *潮汐 ,  輝度 ,  大気補正 ,  線形性 ,  画素 ,  検出法 ,  LANDSAT ,  信頼性 ,  *画像 ,  現地調査 ,  前処理 ,  海水
準シソーラス用語： 検出精度 ,  リモートセンシング画像 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： LANDSAT ,  Tm ,  適応しきい値 ,  マルチウィンドウ ,  グリーン ,  潮汐 ,  自動検出