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J-GLOBAL ID：201902289971120953   整理番号：19A2494589

多時期衛星画像を用いた変化検出と事例研究の概要【JST・京大機械翻訳】

An overview on Change Detection and a Case Study Using Multi-temporal Satellite Imagery

著者 (2件)： Anusha N. (Research Scholar, Department of Computer Science and Engineering, Sathyabama Institute of Science and Technology, Chennai, India) ,  Bharathi B. (Professor, Department of Computer Science and Engineering, Sathyabama Institute of Science and Technology, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCIDS  ページ： 1-6  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： 衛星画像ベースの変化検出は,自然災害の後の影響を分析する上で重要な役割を果たし,急速な都市化による都市限界の変化を検出し,地図データベースを更新し,農業などに影響する因子を監視する。衛星または航空機に搭載された遠隔センサは地球表面によって反射される光を吸収する。これらのセンサの出力は,知覚されるシーンを表すディジタル画像である。これらの画像から有用な情報を抽出するために,様々な画像処理技術を採用する必要がある。本論文では,多重時間リモートセンシング画像における変化を検出するために用いられるステップと様々な技術の詳細な概要を検討し,Hyderabad市をカバーする多時間Landsat-8画像を取り上げることにより事例研究を行った。画像差分法を適用して,2010年12月と2017年12月の期間にわたるHyderabad市限界の変化を見出した。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： *事例研究 ,  *衛星利用画像 ,  *画像 ,  都市 ,  多重化 ,  自然災害 ,  センサ ,  画像処理 ,  都市化 ,  高速度 ,  農業 ,  航空機
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  *変化検出 ,  *多時期 , 【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 (5件)： 多時期 ,  衛星画像 ,  変化検出 ,  研究 ,  概要