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J-GLOBAL ID：202002272390850743   整理番号：20A2398373

道路域帯状地形の自動分類法【JST・京大機械翻訳】

A Method for Automatic Classifying Strip Landforms in Road Area

著者 (4件)： Zhou Fangbin (長沙理工大学 交通運輸工程学院, 湖南 長沙 410114;長沙理工大学特殊環境道路工程湖南省重点実験室, 湖南 長沙 410114) ,  Meng Fanyi (長沙理工大学 交通運輸工程学院, 湖南 長沙 410114) ,  Zou Lianhua (長沙理工大学 交通運輸工程学院, 湖南 長沙 410114) ,  Zhang Shanshan (云南省交通規画設計研究院有限公司, 云南 昆明 650041)
資料名： Gonglu Jiaotong Keji  (Gonglu Jiaotong Keji)
巻： 37  号： 9  ページ： 50-56  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0608A  ISSN： 1002-0268  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： デジタル帯状地形データは,現在の道路工学調査段階において必要な基礎的データであり,デジタル帯状地形の合理的分類は,道路工学の精細化設計,道路建設期間のエネルギー消費計算,および路域の生態学的保護の前提と基礎である。地形因子の単一,分類意思決定知識の曖昧さ,および主観的要因の影響のような従来の道路の帯状地形分類法において,本論文は,道路の経路設計仕様と「道路工学技術標準」における地形分類の必要条件に従って,道路地形分類に関する研究成果を結びつけた。地表面勾配,相対的標高および地形変動度を主要地形因子として組み合わせた道路帯状地形分類意思決定スキームを提案し,既存のデジタル地形解析技術を参考にして,中規模高速道路路域のデジタル地形の自動分類法を確立した。グリッドDEMをデータソースとし、クラスタリング方法に基づき、図層重ね合わせ分析を通じて、高速道路路域地形分類規則の快速構築と直観獲得分類結果を実現した。道路区域の帯状格子DEMを用いた分類実験は,この方法が,地形の専門家の人工的結像に基づく伝統的道路地形分類法より,より少ない作業負荷,速い速度,低いコスト,および,平野,微視,谷,および谷を含むことを示した。山嶺と重丘の5種類の典型的な道路区域の地形は、分類結果の残さが10.16%であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 結像 ,  意思決定 ,  *自動分類 ,  高速道路 ,  *道路 ,  クラスタ化 ,  重合せ ,  ディジタル方式 ,  エネルギー消費 ,  生態学 ,  精密化 ,  必要条件 ,  道路建設 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 標高 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 道路工学一般  (RC08010M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 道路 ,  地形 ,  自動分類