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J-GLOBAL ID:201802291873165232   整理番号:18A1072808

画像に基づく特徴による枯渇領域の多様性の捕捉:Mumbaiの事例【JST・京大機械翻訳】

Capturing the Diversity of Deprived Areas with Image-Based Features: The Case of Mumbai
著者 (5件):
資料名:
巻:号:ページ: 384  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7270A  ISSN: 2072-4292  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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地球南部の多くの都市は急速な人口とスラム成長に直面しているが,これらの問題を標的とする詳細な情報は不足している。しばしば,そのような地域における都市データセットは,不完全で,矛盾があり,時代遅れているデータにより,そのような動力学を維持しない。集約された打ち切りに基づく統計は,内部空間差を隠す大規模で不均一な領域を参照する。近年,いくつかのリモートセンシング研究は,スラムをマッピングするための方法を開発した。しかし,それらの多様性に焦点を当てた研究はほとんどない。この欠点を解決するために,本研究では,インドのMumbai市に適用された,局所的に特定のタイプの枯渇地域を地図化するために,非常に高分解能(VHR)画像と画像処理法の能力を分析した。著者らは,補助空間データ,ランダム森林分類器,およびロジスティック回帰モデリングと組み合わせたWorldView-2画像を用いて,欠乏地域の空間,スペクトル,およびテクスチャ特性を分析した。さらに,画像セグメンテーションを用いて,均一な都市パッチ(hupS)への結果を集約した。結果として得られた欠乏地域の類型は,4つの枯渇したタイプと1つの形式的構築クラスに対して79%の分類精度を得た。本研究は,VHR画像からの画像ベースの代理が,戦略的都市管理を知らせるための枯渇の多様性と交差境界クラスタに関する空間情報の抽出を助けることができることを実証した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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リモートセンシング一般  ,  測樹学 
引用文献 (67件):
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