文献

J-GLOBAL ID：202002262379528286   整理番号：20A2463916

自動化処理の方法に基づく空中写真からの知識の抽出【JST・京大機械翻訳】

Extracting knowledge from aerial photos based on the method of automated processing

著者 (4件)： Guryev A. T. (Northern (Arctic) Federal Univ. (Russian Federation)) ,  Shoshina K. V. (Northern (Arctic) Federal Univ. (Russian Federation)) ,  Volkova G. D. (Moscow State Univ. of Technology ”Stankin” (Russian Federation)) ,  Tyurbeeva T. B. (Moscow State Univ. of Technology ”Stankin” (Russian Federation))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11528  ページ： 1152813-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球(RSE)のリモートセンシングは地球表面の情報の主要な目的源の一つである。無人航空機(UAV)の開発によって,高い空間分解能で空中写真を取り入れることができ,それはより正確に対象物を同定することができた。しかし,地球のリモートセンシングのためのUAVの大量使用が最近になって来るという事実により,UAV画像の自動処理のための準備された解決策はない。本研究の目的は,概念モデリングに基づく自動化処理方法を開発することによりUAV画像の解釈の信頼性を高めることである。UAV画像の主題解釈のための方法の解析は,それらのどれも被験者領域への追加調整なしで十分なセグメンテーション品質を提供することを示した。手法の組合せは解釈の結果を改善することが分かった。UAV画像の自動化処理とそのソフトウェア実装の方法を開発するとき,主題問題の概念モデリングの方法を使用し,それは構文表現(様々な画像を含む)の適切性を確実にして,問題解決の論理を制御して,そのソフトウェア実装の段階でエラーの数を減らすことができた。Kappa Cohen指数を計算するための誤差マトリックスと公式を用いて,森林地域の画像の主題解釈の信頼性を評価した。画像で示された113の樹木の59(52.2%)は,標準流域法により正しく同定され,80(70.8%)は開発した方法によって同定された。したがって,開発した方法は,UAV画像における森林オブジェクトの同定を18.6%改善できる。将来,この方法の開発を,同定した樹木の特性を決定するために行うことができた:年齢,種,高さ,木材ストック。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動化 ,  信頼性 ,  セグメンテーション ,  問題解決 ,  木材 ,  地球 ,  リモートセンシング ,  在庫量 ,  無人機 ,  ソフトウェア ,  *空中写真 ,  地表面 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 被験者 ,  自動処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動化 ,  空中写真 ,  知識