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J-GLOBAL ID：202102230760602237   整理番号：21A0669505

OBIA技術による低密度ライダーデータおよびWorldview-2画像からの建物の半自動分類【JST・京大機械翻訳】

Semi-Automatic Classification of Building From Low-Density Lidar Data and Worldview-2 Images Through OBIA Technique

著者 (4件)： Zarro C. (University of Sannio,Benevento,Italy) ,  Ullo S.L. (University of Sannio,Benevento,Italy) ,  Meoli G. (Mapsat,Benevento,Italy) ,  Focareta M. (Mapsat,Benevento,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 992-995  発行年： 2020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： 本論文では,類似のトピックスに関する最近の参照によって証明されたように,いくつかの研究を投資した革新的方法論に関して,詳細な研究を提示した。照明検出と測距(LiDAR)データを超高分解能(VHR)WorldView-2(WV-2)画像に組み合わせ,オブジェクトベース画像分析(OBIA)技術を用いるとき,都市域における建築物の半自動分類を解析した。異なるセンサタイプからのデータ融合の目的は,環境および天然資源の保護および管理のための効果的かつ限られたコスト製品の実現であり,自治体,省および地域のような多くの機関のニーズ,およびリスク分析,地域計画および地域開発の状況における応用に適合することである。この手順は,人間の視覚または手動写真解釈に関して,建物検出の処理時間の低減をもたらす,領域の大きな領域へ拡張できる。興味深い結果および更なる含意を示し,議論した。Copyright 2021 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： 視覚 ,  加工時間 ,  *自動分類 ,  地域開発 ,  照明 ,  地域計画 ,  自治体 ,  リスク分析 ,  都市域 ,  距離測定 ,  センサ ,  データ融合
準シソーラス用語： *LIDARデータ ,  オブジェクトベース画像解析 ,  超高解像度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 低密度 ,  ライダーデータ ,  建物 ,  自動分類