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J-GLOBAL ID：202002263417652611   整理番号：20A0286679

航空ライダ反射率を用いた屋上モデリングのための意味論的富化【JST・京大機械翻訳】

Semantic Enrichment for Rooftop Modeling using Aerial LiDAR Reflectance

著者 (4件)： Tan Tan (The University of Hong Kong,Department of Real Estate and Construction,Hong Kong SAR) ,  Chen Ke (School of Civil Engineering and Mechanics, Huazhong University of Science and Technology,Wuhan,China) ,  Lu Weisheng (The University of Hong Kong,Department of Real Estate and Construction,Hong Kong SAR) ,  Xue Fan (The University of Hong Kong,Department of Real Estate and Construction,Hong Kong SAR)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSPCC  ページ： 1-4  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： スマートな都市応用によって要求されるように,非構造化空間的大規模データからの都市意味論の認識と濃縮は,建築情報モデル(BIM)と都市情報モデル(CIM)の開発のための新しい傾向になった。屋上はBIMとCIMの不可欠な部分を構築し,様々な新しい応用実践とシナリオを負荷する。屋上要素の認識と濃縮は,傾向要求を表す。本研究では,空中光検出およびRanging(LiDAR)点雲の意味的濃縮のための新しいアプローチを開発した。本論文では,決定木のような機械学習モデルを適用して,幾何学とレーザ反射率に基づくグリーン屋根要素を予測し,香港大学の主要キャンパスのパイロットゾーンで検証した。認識された屋上要素は,屋上景観,屋上エネルギー,屋上農業のような更なる研究のための固体基礎を提供することができた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  *モデリング ,  光検出 ,  *反射率 ,  キャンパス ,  レーザ ,  屋根 ,  機械学習 ,  ディシジョンツリー ,  *航空輸送 ,  農業 ,  幾何学 ,  *屋上 ,  *意味論 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 航空 ,  ライダ ,  反射率 ,  屋上 ,  モデリング ,  意味論 ,  富化