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J-GLOBAL ID：201802286600301383   整理番号：18A2038722

テクスチャウェーブレット解析を用いた近距離リモートセンシング画像からの風災害による建物屋根の損傷度の決定【JST・京大機械翻訳】

Determination of Degree of Damage on Building Roofs Due to Wind Disaster from Close Range Remote Sensing Images Using Texture Wavelet Analysis

著者 (3件)： Radhika Sudha (Electrical and Electronics Engineering Department, BITS Pilani, Hyderabad Campus, Hyderabad, Telangana, India) ,  Tamura Yukio (School of Civil Engineering, Chongqing University, Shapingba, China) ,  Matsui Masahiro (Wind Engineering JURC, Tokyo Polytechnic University, Kanagawa, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 3366-3369  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： 自然災害を増加させる現在の時代,特に熱帯低気圧,トルネード,雷嵐などの風災害は,急速な損害評価と軽減作用の必要性が避けられなくなった。リモートセンシング画像を用いたより広い展望における損傷の検出は,損傷調査を非常に高速にする。本研究では,近距離リモートセンシング画像からのサイクロンとトルネードによる屋根損傷の検出のためのテクスチャ-ウェーブレット解析の技術を紹介した。建物屋根の損傷部分の割合を計算することにより,損傷度(DoD)を定量化した。視覚的に測定されたデータと現場調査データに関する遠隔画像に対する0.75から0.80の範囲の正相関係数は,この方法の精度を検証した。したがって,決定された損傷のパーセント領域から測定された重症度に依存して,緊急援助と薬物療法は,それによって災害軽減プロセスを支援することができる。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： 熱帯低気圧 ,  トルネード ,  *屋根 ,  視覚 ,  *画像 ,  自然災害 ,  防災 ,  *風 ,  薬物療法 ,  高速度 ,  相関係数
準シソーラス用語： 緊急救助 ,  *リモートセンシング画像 ,  *ウェーブレット解析 ,  *質感 , 【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 (9件)： テクスチャ ,  ウェーブレット解析 ,  近距離 ,  リモートセンシング画像 ,  風 ,  災害 ,  建物 ,  屋根 ,  損傷度