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J-GLOBAL ID：202102284020058713   整理番号：21A2436688

全天画像の彩度図における雲セグメンテーションの評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing Cloud Segmentation in the Chromacity Diagram of All-Sky Images

著者 (4件)： Krauz Lukas (Department of Radioelectronics, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague, Technicka 2, 166 27 Prague 6, Czech Republic) ,  Janout Petr (Department of Radioelectronics, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague, Technicka 2, 166 27 Prague 6, Czech Republic) ,  Blazek Martin (Instituto de Astrofisica de Andalucia, CSIC, Glorieta de la Astronomia s/n, 18008 Granada, Spain) ,  Pata Petr (Department of Radioelectronics, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague, Technicka 2, 166 27 Prague 6, Czech Republic)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 11  ページ： 1902  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全天空イメージングシステムは現在非常に一般的である。それらは地上ベース気象観測所および自律ロボット望遠鏡のための気象監視装置の重要な部分として使用されている。全天空画像カメラからのデータは,気象観測所と望遠鏡を制御する重要な情報を提供し,それらは広く使用されたイメージングシステムとは異なる特定の特性を持っている。全天空カメラの特に有望で有用な応用は雲被覆のリモートセンシングである。自動クラウド検出とクラウド分類のための全天空画像カメラから得られた画像データの後処理は,非常に厳しいタスクである。正確で迅速な雲検出は,豪雨のような気象事象を予測する良い方法を提供する。しかし,自動クラウド検出システムを設定するために,全天空カメラからのデータで,使用するアルゴリズムを特異的に較正しなければならない。本論文では,クラウド検出のためのWILLIAM(WIde-field aLL-sky Image Analysis System)地上ベース遠隔全空画像システムに特化した修正k-平均++カラーベースセグメンテーションアルゴリズムの評価を示した。セグメンテーション法を2つの異なる色空間(L*a*bとXYZ)で評価した。さらに,提案アルゴリズムを,注釈付き全空画像データの公開WMDデータベース(WILLIAM Meteoデータベース)上でテストし,特に試験目的用に作成した。WMDデータベースは公共利用に利用できる。本論文では,選択した色空間の比較を提示し,全天空画像に基づくクラウドカラーセグメンテーションに対する適合性を評価した。さらに,色空間チャネルに基づく全天空画像に存在する分割雲現象の分布を調べた。本研究の最後の部分において,著者らは,全空画像におけるクラウド分類に向けた前処理ステップとして,カラーベースk-平均++セグメンテーション法の可能な開発を提案した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  望遠鏡 ,  *セグメンテーション ,  データベース ,  気象 ,  豪雨 ,  測候所 ,  監視装置 ,  リモートセンシング ,  *彩度 ,  色空間 ,  アノテーション ,  自律ロボット
準シソーラス用語： イメージングシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： ウィリアム ,  全天画像 ,  地上ベース ,  William Meteoデータベース ,  k-means++ ,  クラウドセグメンテーション ,  雲検出 ,  雲分類

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

引用文献 (26件)：

• Neshat, M.; Ahmadi, M. Recognising the kind of cloud using a new fuzzy knowledge-based system. Int. J. Reason. Based Intell. Syst. 2016, 8, 168-180.
• Sun, R.; Yu, S.; Zhao, C.; Zhang, W. Algorithms for surveying and cataloguing space debris utilizing a wide field of view telescope. Publ. Astron. Soc. Jpn. 2019, 71, 67.
• Dev, S.; Nautiyal, A.; Lee, Y.H.; Winkler, S. CloudSegNet: A Deep Network for Nychthemeron Cloud Image Segmentation. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2019, 16, 1814-1818.
• Liu, S.; Zhang, L.; Zhang, Z.; Wang, C.; Xiao, B. Automatic Cloud Detection for All-Sky Images Using Superpixel Segmentation. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2015, 12, 354-358.
• Dev, S.; Savoy, F.M.; Lee, Y.H.; Winkler, S. High-dynamic-range imaging for cloud segmentation. Atmos. Meas. Tech. 2018, 11, 2041-2049.

タイトルに関連する用語 (5件)： 全天画像 ,  彩度 ,  雲 ,  セグメンテーション ,  評価