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J-GLOBAL ID：202002211429476265   整理番号：20A0374158

多重時間光学画像における変化検出を用いた地滑り監視【JST・京大機械翻訳】

Landslide Monitoring Using Change Detection in Multitemporal Optical Imagery

著者 (5件)： Huang Qingqing (Department of Remote Sensing Image Processing, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Chengyi (Department of Remote Sensing Image Processing, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Meng Yu (Department of Remote Sensing Image Processing, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Jingbo (Department of Remote Sensing Image Processing, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yue Anzhi (Department of Remote Sensing Image Processing, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 17  号： 2  ページ： 312-316  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 地すべりは人為的あるいは自然要因によって引き起こされる一種の地質災害である。変化検出は,災害前後の画像から地滑り領域を抽出するための重要な技術である。地滑りは裸の土地に対するスペクトルにおいて類似しており,多重時間画像の放射を絶対的に較正することは困難であるので,検出法は有意な誤差または省略をもたらす可能性がある。多時間画像からの隣接画素間の相対的関係をモデル化することによって,誤差または省略と照明影響を検出の間に減少させる。自動的でロバストなプロセスによって地滑りを抽出する目的で,本論文は,多時間データと時空間モデルに基づく実用的方法を提案した。最初に,正規化植生指数(NDVI)と構成区域存在指数(Pantex)特性シリーズを作り出した。それは個々に,植生と構成区域における変化を反映することができた。次に,特徴系列から地滑りを検出するために,時空的文脈(STC)モデルを用いた。最後に,地滑り地図を引き出すことができた。提案した方法を,Gaofen(GF)シリーズ衛星を用いて地滑りを検出するために適用した。実験結果は,著者らの方法の有効性とロバスト性を実証した。Copyright 2020 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： *多重化 ,  ロバスト性 ,  土地 ,  有効性 ,  *光学画像 ,  照明 ,  スペクトル ,  正規化植生指数 ,  *地滑り ,  画素 ,  検出法 ,  地質
準シソーラス用語： 地すべり地 ,  変化検出 , 【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 (4件)： 多重 ,  光学画像 ,  変化検出 ,  地滑り