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J-GLOBAL ID：202002245530316969   整理番号：20A1196987

次元縮小と意味セグメンテーションネットワークによる3Dリモートセンシング画像の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of 3D Remote Sensing Images Through Dimensionality Reduction and Semantic Segmentation Network

著者 (5件)： Li Daoji (Information Engineering University, Zhengzhou, Henan, China) ,  Zhao Chuan (Information Engineering University, Zhengzhou, Henan, China) ,  Yu Donghang (Information Engineering University, Zhengzhou, Henan, China) ,  Zhang Baoming (Information Engineering University, Zhengzhou, Henan, China) ,  Yuan Zhou (Information Engineering University, Zhengzhou, Henan, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 179  ページ： 105-115  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,意味分割ネットワークに基づく方法は,2Dリモートセンシング画像の分類において,最先端の性能を達成した。三次元リモートセンシング情報は,三次元位置とリモートセンシングスペクトルデータを結合した統合リモートセンシング情報であり,三次元におけるスペクトルデータと空間情報の両方を得ることを可能にする。従って,3Dリモートセンシング画像の不規則性のために,3Dリモートセンシング画像の分類に用いることができる。本研究では,次元縮小に基づく簡単な分類法を提案した。3Dリモートセンシング画像を2D画像とDSMデータに分割した。次に,2Dリモートセンシング画像をネットワークによって分類して,DSMデータを後処理のために使用した。原理を実験的に検証し,簡単だが効果的であることを見出した。DSMデータは誤った地上点を修正するために使用でき,精度は0.2%まで改善できることが分かった。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  後処理 ,  *リモートセンシング ,  二次元 ,  *三次元 ,  *次元縮小
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  分類法 ,  空間情報 ,  不規則性 ,  サーフェスモデル ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 3Dリモートセンシング ,  分類 ,  ディジタル表面モデル(DSM) ,  後処理 ,  3Dポイントクラウド

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 次元縮小 ,  意味 ,  セグメンテーション ,  3D ,  リモートセンシング画像 ,  分類