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J-GLOBAL ID：202202242160710894   整理番号：22A1130876

グリッド交差に基づくリモートセンシング画像道路中心線抽出方法【JST・京大機械翻訳】

Road Centerline Extraction from Remote Sensing Images Based on Grid Intersection

著者 (4件)： Tang Zhihui (西南交通大学交通運輸与物流学院,四川 成都610031;西南交通大学綜合交通大数据応用技術国家工程実験室,四川 成都610031) ,  Wu Hongping (西南交通大学交通運輸与物流学院,四川 成都610031;西南交通大学綜合交通大数据応用技術国家工程実験室,四川 成都610031) ,  Zhou Xingyu (西南交通大学交通運輸与物流学院,四川 成都610031;西南交通大学綜合交通大数据応用技術国家工程実験室,四川 成都610031) ,  Li Zhengwei (合肥工業大学材料科学与工程学院,安徽 合肥230000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 130-133,194  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リモートセンシング画像からモデル化できる道路中心線ベクトルデータを得るために、まず、成熟スペクトル反射(オブジェクト指向画像分類)方法を利用して、道路範囲を自動判断し、変換ツールを用いて道路範囲のベクトル輪郭を獲得した。道路中心線上の点集合は,補助線と輪郭を交差して,線分中心点を抽出することによって得た。最後に,設計ワークフローは,点集合を規則化して,最後に,規則的モデリングのための道路ベクトルデータに変換した。結果により、上述の方法は、リモートセンシングデータをデジタル双生幾何モデルのモデリングデータソースとして有効に利用することができ、同時に、方法ステップはModelBuilder(モデル構築器)を用いてコード化整合を行い、普及しやすいエンドツーエンドモードを形成することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  データ ,  *道路 ,  *抽出 ,  スペクトル ,  *画像 ,  エンドツーエンド方式 ,  集合 ,  ディジタル方式 ,  ワークフロー ,  幾何学モデル
準シソーラス用語： 線分 ,  点集合 ,  画像分類 ,  ベクトルデータ ,  *リモートセンシング画像 ,  リモートセンシングデータ , 【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)： グリッド ,  交差 ,  リモートセンシング画像 ,  道路