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J-GLOBAL ID：202102240537184628   整理番号：21A0669865

重み付き証拠融合に基づくSARおよび多重スペクトルリモートセンシング画像による洪水マッピング【JST・京大機械翻訳】

Flood Mapping with SAR and Multi-Spectral Remote Sensing Images Based on Weighted Evidential Fusion

著者 (6件)： Chen Xi (School of Earth and Space Sciences, Peking University,Beijing,China,100871) ,  Cui Yaokui (School of Earth and Space Sciences, Peking University,Beijing,China,100871) ,  Wen Changjun (Information Center of Ministry of Civil Affairs of the People’s Republic of China,Beijing,China,100721) ,  Zheng Mingxuan (Information Center of Ministry of Civil Affairs of the People’s Republic of China,Beijing,China,100721) ,  Gao Yuan (Information Center of Ministry of Civil Affairs of the People’s Republic of China,Beijing,China,100721) ,  Li Jing (Beijing Normal University,Faculty of Geographical Science,Beijing,China,100875)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2519-2522  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： 合成開口レーダ(SAR)とマルチスペクトル(MS)リモートセンシング画像は,洪水マッピングのために一般的に使用される。SAR画像は雲被覆を通して浸水領域の有効な後方散乱測定を提供できるが,MSデータは地上表面のスペクトル変化を監視できるが,通常雲の影響を受ける。2つのデータの相補的特性は,緊急における洪水モニタリングのためのそれらの組合せ応用の可能性を示した。本論文では,洪水中の変化検出に対するSARとMSデータの完全な利点を取るための,新しい加重証拠融合法を提案した。最初に,前処理と分類をSARとMSデータによって独立に実行した。第2に,明白な融合のための修正PCR6規則を提案して,それは融合プロセスにおける矛盾する程度を減少できるように,証拠の重さを計算するために混乱マトリックスを導入した。次に,洪水氾濫,立位および後退パターンを同定し,それを,詳細に洪水過程を記述するために用いることができた。実際的に,提案した方法を,中国, Shougu市における2018年のTyphoon Rumbiaの洪水マッピングに適用した。実験は,提案した融合方式がSARとMSデータの両方を効率的に利用し,洪水マッピング精度を改善することを示した。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： *洪水 ,  前処理 ,  *スペクトル ,  浸水 ,  後方散乱 ,  カオス ,  合成開口レーダ ,  立位
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  変化検出 ,  SAR画像 ,  *リモートセンシング画像 ,  洪水氾濫 ,  雲被覆 , 【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 (7件)： 証拠 ,  融合 ,  SAR ,  多重スペクトル ,  リモートセンシング画像 ,  洪水 ,  マッピング