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J-GLOBAL ID：201902282285201886   整理番号：19A1595571

高分解能DEM誘導体を用いた地すべり特徴の同定と形態調査【JST・京大機械翻訳】

Landslide features identification and morphology investigation using high-resolution DEM derivatives

著者 (1件)： Pawluszek Kamila (Institute of Geodesy and Geoinformatics, Wroclaw University of Environmental and Life Sciences, Wroclaw, Poland)
資料名： Natural Hazards  (Natural Hazards)
巻： 96  号： 1  ページ： 311-330  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0154A  ISSN： 0921-030X  CODEN： NAHZEL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年間において,リモートセンシング技術における開発は,大量廃棄プロセスによって支配される景観の進化を研究するための新しい道を開いた。フィールドre察を含む従来の方法は,時間がかかり資源集約的である。したがって,地滑り特徴を遠隔的に同定し,地滑り形態を調査するために,高分解能デジタル標高モデル(HRDEM)の利点を利用する価値がある。本研究は,HRDEMの視覚的解釈を強化するために,コンピュータ支援法を用いた地滑り特徴同定と形態マッピングの新しい技術を提案した。これらのコンピュータ支援方法はHRDEMによって提供された地形情報の深い探査を含む。HRDEMに加えて,9つの多様なHRDEM誘導体を用いて,HRDEMにより捕捉された形態情報を最大化した。形態情報をコンパクト化し,より良く理解するために,元のHRDEM誘導体を主成分(PC)ドメインに変換した。3つの初期のPCによって提供されたPC組成に基づいて,地滑りの形態学的特徴を同定することができて,それらを詳細な地滑り表面形態図として表すことができた。提示した方法は,地滑り特性化の代替手段として役立つ。それは,傾斜形態の評価と比較基礎に関する最近と将来の地滑り活動を再評価する能力を許容した。Copyright 2018 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *地滑り ,  集中化 ,  ダウンサイジング ,  リモートセンシング ,  CAE【計算機】 ,  キャラクタリゼーション ,  *高分解能 ,  数値地形モデル ,  視覚
準シソーラス用語： 再評価 ,  表面形態 ,  形態学的特徴 ,  地形情報 ,  廃棄 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地すべりの特徴 ,  地すべり形態 ,  地すべり在庫地図 ,  HRDEM誘導体地すべり活動

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 高分解能 ,  DEM ,  誘導体 ,  地すべり ,  同定 ,  形態 ,  調査