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J-GLOBAL ID：202002217545844730   整理番号：20A2626889

落石シミュレーションのための山岳地形における植生抽出の方法【JST・京大機械翻訳】

A method for vegetation extraction in mountainous terrain for rockfall simulation

著者 (3件)： Bonneau David A. (Department of Geological Sciences and Geological Engineering, Queen’s University, Kingston, Ontario K7L 3N6, Canada) ,  DiFrancesco Paul-Mark (Department of Geological Sciences and Geological Engineering, Queen’s University, Kingston, Ontario K7L 3N6, Canada) ,  Hutchinson D. Jean (Department of Geological Sciences and Geological Engineering, Queen’s University, Kingston, Ontario K7L 3N6, Canada)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 251  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 過去10年間,逐次レーザ走査は急峻な山岳環境における地形モニタリングのためにますますルーチンになった。レーザ走査は,与えられた時点での地形トポロジーの永久記録を表す。複数時間データセットの比較は,時間とともに地形で生じる変化の同定を容易にする。レーザ走査における植生点は,逐次走査のアラインメントを阻害することができる。したがって,植生点は点雲から一般的に除去されるが,これは手動で行われるときは時間のかかるプロセスである。本研究では,地上および空中レーザ走査から導出された点雲における植生点を分類するために,マルチスケール幾何学的演算子を利用したアプローチを提示し,検証した。カナダ,ブリティッシュコロンビアのThompson-Fraserレール回廊内の2つの研究サイトを用いて,手動マッピングと比較したときの植生点の分類精度は90%以上であった。次に,分類された植生点を個々の樹木にセグメント化した。この手法を,Find個別木(FINT)プログラムからの出力と比較した。すべてのアプローチからの描写された樹木は,岩石落下伝播に関するリモートセンシング方法からの森林在庫構築の意味を示すために,RockyFor3D落石モデリングプログラムに組み込まれた。樹木の過剰分類は,落石災害を評価するとき,森林の高い予測保護能力をもたらすことを示す。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  位相幾何学 ,  幾何学 ,  セグメンテーション ,  レール ,  岩石 ,  カナダ ,  リモートセンシング ,  廊下 ,  *山岳地 ,  *落石 ,  *山岳 ,  ブリティッシュ・コロンビア州
準シソーラス用語： 分類精度 ,  レーザ走査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 落石 ,  レーザ走査 ,  植生分類 ,  ポイントクラウド ,  マルチスケール幾何演算子

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 落石シミュレーション ,  山岳地 ,  植生