GLCMとアイソデータに基づく岩盤内の微量分布の均一領域の自動化されたデマーカチオン【JST・京大機械翻訳】

Zhang Peng; Qian Xiaqing; Guo Xiaoxiao; Yang Xin; Li Guoyu

文献

J-GLOBAL ID：202002238428880391 整理番号：20A1083111

GLCMとアイソデータに基づく岩盤内の微量分布の均一領域の自動化されたデマーカチオン【JST・京大機械翻訳】

Automated demarcation of the homogeneous domains of trace distribution within a rock mass based on GLCM and ISODATA

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資料名：
巻： 128 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： D0230C ISSN： 1365-1609 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)

岩石不連続性の不規則な微量分布の観点から,岩盤は空間画像における統計的分布と集合組織分布の両方として現れる。本論文では,岩盤内の微量分布の均一領域を自動化するための統計的テクスチャ解析に関する新しい方法を提案した。グレーレベルのCo発生行列(GLCM)を用いて,トレース分布の統計的テクスチャ特徴を定量化した。ロバスト性解析を用いて,主成分分析を用いてGLCMの10のテクスチャパラメータから相対性,逆差モーメントおよびエントロピーをスクリーニングした。3つのスクリーニングされたテクスチャパラメータの信頼性を,χ2試験を用いて,正規分布,Fisher分布,および指数分布と3つのスクリーニングされたテクスチャパラメータのChebyshev多項式フィッティングを比較することによって検証した。均一ドメインの自動化されたデマーカチオンを,反復自己組織化データ解析技術アルゴリズム(ISODATA)を用いて,移動ウィンドウにおける相対性,逆差分モーメントおよびエントロピーの3つのテクスチャパラメータを分類することによって実行した。テクスチャパラメータと事例研究のスクリーニングプロセスは,テクスチャパラメータと自動化デマーカチオン法が非常にロバストで,信頼でき,効率的であることを示す。それは,トレース分布における確率統計の伝統的表現を置き換えることができ,大規模ドメインにおける多くの手動労働を大いに節約できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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岩盤の力学的性質

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