抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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1962~1972年のCorona KH-4は,1.8~7.5mの高い空間分解能でパノラマ立体画像を取得した。800,000+脱分類Corona画像の可能性は,パノラマ画像幾何学の取扱い,膜歪,Corona画像の地理参照に必要なメタデータの限られたアベイラビリティから生じる複雑性のために利用されていない。本論文は,Corona KH-4立体パノラマ画像の処理のためのパイプラインであるCorona立体Pipeline(CoSP)を提示した。CoSPは,Corona KH-4画像と最近の衛星画像の間の特徴点を自動的にマッチするために,深い学習ベースの特徴マッチング者SuperGlueを,地上制御点(GCPs)を作り出すために,自動化する。パノラマのKH-4カメラの画像幾何学と走査運動をモデル化するために,時間依存外部配向パラメータを有する修正共線方程式から成る厳密なカメラモデルを採用した。結果は,Corona画像の全フレームを用いて,よく分散したGCPsを用いたバンドル調整が,2画素未満の平均標準偏差(SD)をもたらすことを示した。エピポーラ再サンプル画像におけるGCPsとy-パララックスの画像残差の歪みパターンは,長期保存による膜歪が,系統的偏差の原因と考えられることを示唆する。SRTM DEMと比較して,CoSPを用いて計算したCorona DEMは,約4000km ̄2の面積で~4mの標高差の正規化中央値絶対偏差(NMAD)を達成した。提案したパイプラインは,高いレリーフと氷河化地形を含む複雑なシーンのシーケンスに適用でき,得られたDEMsは,大きな地域にわたる長期氷河標高変化を計算するために使用できることを示した。【JST・京大機械翻訳】