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J-GLOBAL ID：201902265903960770   整理番号：19A2116545

Sentinel-1データによる2015年の南インド洪水の再検討【JST・京大機械翻訳】

Revisiting the South Indian floods of 2015 with Sentinel-1 data

著者 (2件)： Johnsy Angel Caroline (Studi di Napoli Parthenope, Universita` degli, Napoli, Italy) ,  Schirinzi Gilda (Studi di Napoli Parthenope, Universita` degli, Napoli, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IconDSC  ページ： 1-4  発行年： 2019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： 空間からの地球監視は,合成開口レーダ(SAR)センサの数の増加と頻繁な再訪時間による同じシーンのデータの利用可能性によって可能になった。SARセンサを用いた洪水マッピングは即時応答マップを提供する。本論文では,前処理されたSARデータに関するMahalanobis分類を用いたSentinel-1データによる洪水マッピングと,冠水および非冠水領域を区別するための共起画素から開発されたテクスチャ特徴を紹介した。導入された技術の精度は,利用可能なグランドトルースを用いて推定される。Chennaiの大都市を荒廃させた2015年南インド洪水を,SAR取得を用いて再訪問し,導入した技術を用いて対応する洪水マップを導出し,結果を解析した。Copyright 2019 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： センサ ,  前処理 ,  画素 ,  地球 ,  大都市 ,  合成開口レーダ ,  水没 ,  *洪水
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  テクスチャ特徴 , 【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 (2件)： 南インド ,  洪水