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J-GLOBAL ID：201902271543970970   整理番号：19A1102562

都市土地利用分類のための空中および街路景観画像の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Aerial and Street View Images for Urban Land Use Classification

著者 (12件)： Cao Rui (Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services & Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying, Mapping and GeoInformation, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Cao Rui (College of Information Engineering & Guangdong Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Cao Rui (International Doctoral Innovation Centre & School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China, Ningbo 315100, China) ,  Zhu Jiasong (Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services & Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying, Mapping and GeoInformation, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Tu Wei (Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services & Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying, Mapping and GeoInformation, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Li Qingquan (Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services & Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying, Mapping and GeoInformation, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Li Qingquan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Cao Jinzhou (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Liu Bozhi (College of Information Engineering & Guangdong Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Qian (International Doctoral Innovation Centre & School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China, Ningbo 315100, China) ,  Qiu Guoping (College of Information Engineering & Guangdong Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Qiu Guoping (School of Computer Science, University of Nottingham, Nottingham NG8 1BB, UK)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 10  号： 10  ページ： 1553  発行年： 2018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)

抄録/ポイント： 都市土地利用は,合理的都市計画と管理にとって重要である。従来の土地利用分類法は,領域専門家に大きく依存し,それは高価で非効率的である。本論文では,深いニューラルネットワークに基づくアプローチを提示し,高分解能空中画像と地上レベルの街路画像を用いて,ピクセルレベルでの都市土地利用をラベル付けした。著者らは,まばらに分布した街路画像から意味的特徴を抽出するために深いニューラルネットワークを使用して,空間領域でそれらを補間して空中画像の空間分解能を整合させ,次に土地利用カテゴリを分類するために深いニューラルネットワークを通して一緒に融合した。著者らの方法は,ニューヨーク市の大規模公開可能な空中および街路画像データセットに関してテストして,結果は,空中画像だけを用いることが比較的高い分類精度を達成することができることを示して,地上レベル街路画像は,都市土地利用分類のために有用な情報を含んで,空中画像によって道路画像特徴を融合することは分類精度を改良することができた。さらに,空中画像の分解能が低い場合に,街路画像がより多くの値を付加することを示す実験的研究を示し,また,街路画像が性能を上げるために空中画像に有用な補助情報を提供する方法を示す事例研究も示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 道路 ,  都市計画 ,  *画像 ,  高分解能 ,  セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  データ融合 ,  空間分解能 ,  *土地利用 ,  *都市 ,  画像特性 ,  事例研究
準シソーラス用語： 分類精度 ,  空中画像 ,  *街路景観 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 土地利用分類 ,  意味セグメンテーション ,  航空画像 ,  街路景観画像 ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  深層学習 ,  データ融合

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (62件)：

• Tu, W.; Hu, Z.; Li, L.; Cao, J.; Jiang, J.; Li, Q.; Li, Q. Portraying Urban Functional Zones by Coupling Remote Sensing Imagery and Human Sensing Data. Remote Sens. 2018, 10, 141.
• Pacifici, F.; Chini, M.; Emery, W.J. A neural network approach using multi-scale textural metrics from very high-resolution panchromatic imagery for urban land-use classification. Remote Sens. Environ. 2009, 113, 1276-1292.
• Jia, Y.; Ge, Y.; Ling, F.; Guo, X.; Wang, J.; Wang, L.; Chen, Y.; Li, X. Urban Land Use Mapping by Combining Remote Sensing Imagery and Mobile Phone Positioning Data. Remote Sens. 2018, 10, 446.
• LeCun, Y.; Bengio, Y.; Hinton, G. Deep learning. Nature 2015, 521, 436-444.
• Garcia-Garcia, A.; Orts-Escolano, S.; Oprea, S.; Villena-Martinez, V.; Garcia-Rodriguez, J. A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation. arXiv, 2017; arXiv:1704.06857.

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  土地利用分類 ,  街路景観 ,  統合