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J-GLOBAL ID：201902276217856813   整理番号：19A1006222

都市エコレメディエーション景観レイアウト特徴知的抽出法シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Urban Ecological Restoration Landscape Layout Feature Intelligent Extraction Method Simulation

著者 (2件)： Liu Sirong (湖北工業大学芸術設計学院,湖北武漢,430068) ,  Sun Haiyao (湖北工業大学芸術設計学院,湖北武漢,430068)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 36  号： 1  ページ： 201-204  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の都市生態学的修復景観レイアウト特徴抽出法に存在する特徴抽出精度が悪く、時間がかかるという問題を解決するために、多指標に基づく都市生態修復景観レイアウト特徴知能抽出方法を提案した。リモートセンシングデータ取得方式を採用して,都市生態学的修復景観のレイアウト画像を収集して,画像前処理を行い,処理結果を用いて加重無向グラフを構築した。マルチレベルグラフの分割をアリコロニー法により実現し,グラフ分割の正規化閾値が変化停止かどうかを判断し,その結果,得られた最適グラフを原画像にマッピングし,最終的画像セグメンテーション結果を得た。都市景観レイアウトの画像分割結果に基づき、都市生態修復における景観総面積、景観総周長、景観のフラクタル次元、景観の断片化指数とブロック体内縁比を抽出した。シミュレーションの結果は,提案方法の特徴抽出時間が平均0.24時間であり,得られた固有値と実際の状況の適合度が現在の方法より高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化 ,  生態 ,  *都市 ,  *シミュレーション ,  都市景観 ,  無向グラフ ,  画像 ,  固有値 ,  フラクタル次元 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 適合度 ,  画像セグメンテーション ,  グラフ分割 ,  マルチレベル ,  加重 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 自然地理学  (DF01000Z) ,  都市計画一般,都市経済学  (RD01010S) ,  景観  (RD04010N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市 ,  景観 ,  レイアウト ,  抽出法 ,  シミュレーション