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J-GLOBAL ID：201802281240090191   整理番号：18A0348776

グリーン街路街路レベル画像とコンピュータビジョンを用いた都市部樹木の定量化とマッピング【Powered by NICT】

Green streets - Quantifying and mapping urban trees with street-level imagery and computer vision

著者 (5件)： Seiferling Ian (Senseable City Laboratory, Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Room 10-485, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA, 02139, United States) ,  Seiferling Ian (Canada Research Chair in Ecological Integrity, Centre de Recherche sur les Interactions Bassins Versants-Ecosystemes Aquatiques, Universite du Quebec a Trois-Rivieres, 3351 Boulevard des Forges, Trois-Rivieres, Quebec, G9A 5H7, Canada) ,  Naik Nikhil (MIT Media Lab, 75 Amherst St, Cambridge, MA 02139, United States) ,  Ratti Carlo (Senseable City Laboratory, Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Room 10-485, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA, 02139, United States) ,  Proulx Raphaeel (Canada Research Chair in Ecological Integrity, Centre de Recherche sur les Interactions Bassins Versants-Ecosystemes Aquatiques, Universite du Quebec a Trois-Rivieres, 3351 Boulevard des Forges, Trois-Rivieres, Quebec, G9A 5H7, Canada)
資料名： Landscape and Urban Planning  (Landscape and Urban Planning)
巻： 165  ページ： 93-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0618B  ISSN： 0169-2046  CODEN： LUPLEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市緑地の分布をマッピングするための伝統的なツールは,高コストと労働投入量のいずれかにより妨げられてきたまたは都市景観の複雑な空間構造を与えられた貧弱な空間分解能。より,これらのツールは,市民が都市を経験する観点から都市景観を観測しなかった。街路レベルにおける都市樹木被覆を定量化するためのコンピュータビジョンの新しい応用を試験した。は豊富な(Googleストリートビュー)都市街路景観のオープンソース画像データを利用することによりこれを行った。多段階コンピュータビジョンアルゴリズムは分節化し,精度の高い街路景観画像における樹木被覆の割合を定量化することを示した。都市街路セグメントに沿った隣接画像間の関係をモデリングすることにより,この画像表現を拡張し,市全体の精度の比較的高いレベルに都市街路景観における知覚された樹木被覆の量を推定することができた。高分解能リモートセンシング(例えば,空中LiDAR)や徹底的な現地調査のためのない置換が,この方法は,市民が都市景観を経験し,見る同一視点からの樹木存在と分布を定量化する都市樹木被覆の新しい多特徴計量を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  現地調査 ,  空間分解能 ,  モデリング ,  都市景観 ,  緑地 ,  *画像 ,  *都市 ,  立体構造 ,  被覆 ,  *コンピュータビジョン ,  *市街地
準シソーラス用語： *市 ,  画像データ ,  街路景観 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 都市樹木 ,  コンピュータビジョン ,  街路景観 ,  ツリー被覆 ,  緑地

分類 (1件)： 景観  (RD04010N)

タイトルに関連する用語 (7件)： グリーン ,  街路 ,  コンピュータビジョン ,  都市部 ,  樹木 ,  定量化 ,  マッピング