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J-GLOBAL ID：202202212048222255   整理番号：22A0457194

屋内環境におけるハイパースペクトルLiDAR技術に基づく木材葉分離の実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Feasibility Study of Wood-Leaf Separation Based on Hyperspectral LiDAR Technology in Indoor Circumstances

著者 (8件)： Shao Hui (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Jianzhu University, Hefei, China) ,  Cao Zheng (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Jianzhu University, Hefei, China) ,  Li Wei (Institute of Unmanned System, Beihang University, Beijing, China) ,  Chen Yuwei (Finnish Geospatial Research Institute, Masala, Finland) ,  Jiang Changhui (Finnish Geospatial Research Institute, Masala, Finland) ,  Hyyppa Juha (Finnish Geospatial Research Institute, Masala, Finland) ,  Chen Jie (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Jianzhu University, Hefei, China) ,  Sun Long (School of Electronic and Information Engineering, Anhui Jianzhu University, Hefei, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 15  ページ： 729-738  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 木材と葉成分へのLiDAR点の分類を目的とする木材-葉分離は,葉面積指数推定と林業調査精度を改善するための最も重要なジャンルの1つである。木材リターンシグナルは見かけの葉含量を人工的に増加させることができ,それは正確に重要な樹木属性を引き出すためにスクリーニングする必要がある。これまでの研究は,木材-葉分離のための単一波長LiDARから抽出した強度,波形,および幾何学的情報を利用する傾向があった。本論文では,空間および超広域スペクトルデータを同時に得るために,改訂ハイパースペクトルLiDAR(HSL)を採用した。また,実験室環境下でHSL空間とスペクトル測定に基づく木材と葉成分を分離する簡単な3段階法を提案した。最初に,前処理を行い,更なる分離のために3D空間情報とマルチバンドレーザパルス反射率を得た。第二に,予備分離(バンド分割,キー特徴パラメータ計算,および判断)を反射率に基づいて実行した。第3に,著者らは,予備分離結果と空間的特徴に基づく分離結果を強化するために,K-最近傍(KNN)方式を採用して,次に再修正によって結果を更新した。次に,3D再構成を,木-葉分離結果の融合によって達成した。実験結果は,提案方法が高精度で木材と葉成分を分離でき,樹木属性を直接的に示すことを証明した。Copyright 2022 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： 反射率 ,  林業 ,  *木材 ,  前処理 ,  波長 ,  *屋内環境 ,  実用化試験 ,  葉面積指数
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル ,  高精度 ,  帯域分割 ,  3D画像再構成 ,  三次元空間 ,  スペクトル測定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  火災  (RA02020B) ,  森林植物学  (FF02020E) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 屋内環境 ,  ハイパースペクトル ,  LIDAR ,  木材 ,  葉 ,  実現可能性 ,  研究