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J-GLOBAL ID：202002224124588976   整理番号：20A2770227

認識に基づく高解像度リモートセンシング画像の水系セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

Water System Segmentation Method of High Resolution Remote Sensing Image Based on eCognition

著者 (2件)： Xue Bei (Shaanxi, Xi’an, Engineering University of PAP, College of Information Engineering, 710054, CHINA) ,  Lin Xiaohu (Hubei, Wuhan, Wuhan University, School of Geodesy and Geomatics, 430000, CHINA)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1651  号： 1  ページ： 012162 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高解像度リモートセンシング画像は豊富な地上物体情報を含む。本論文では,水システム要素を分割し,eCognitionプラットフォームに基づいて解釈した。3つの分割方法,マルチスケール画像分割,四分木分割とチェッカーボードセグメンテーション,およびそれらのセグメンテーション原理を紹介した。異なるセグメンテーション方法の長所と短所を,実験解析を通して得て,マルチスケールセグメンテーションの最適セグメンテーションパラメータを,種々の分割パラメータ実験を設定することによって得た。本論文は,水システムデータの解釈と後の遠隔観測画像における地理的調査要素の動的更新のために,重要性を指導した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  地理学 ,  四分木 ,  高分解能
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  マルチスケール ,  *リモートセンシング画像 , 【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)： 高解像度 ,  リモートセンシング画像 ,  水系 ,  セグメンテーション