文献

J-GLOBAL ID：202202257988024152   整理番号：22A0743029

森林と建物を除去した高度の30m全球地図【JST・京大機械翻訳】

A 30 m global map of elevation with forests and buildings removed

著者 (12件)： Hawker Laurence (School of Geographical Sciences, University of Bristol, Bristol, United Kingdom) ,  Hawker Laurence (Cabot Institute for the Environment, University of Bristol, Bristol, United Kingdom) ,  Uhe Peter (School of Geographical Sciences, University of Bristol, Bristol, United Kingdom) ,  Uhe Peter (Cabot Institute for the Environment, University of Bristol, Bristol, United Kingdom) ,  Uhe Peter (Fathom, Square Works, 17-18 Berkeley Square, Bristol, United Kingdom) ,  Paulo Luntadila (Fathom, Square Works, 17-18 Berkeley Square, Bristol, United Kingdom) ,  Sosa Jeison (Fathom, Square Works, 17-18 Berkeley Square, Bristol, United Kingdom) ,  Savage James (Fathom, Square Works, 17-18 Berkeley Square, Bristol, United Kingdom) ,  Sampson Christopher (Fathom, Square Works, 17-18 Berkeley Square, Bristol, United Kingdom) ,  Neal Jeffrey (School of Geographical Sciences, University of Bristol, Bristol, United Kingdom) ,  Neal Jeffrey (Cabot Institute for the Environment, University of Bristol, Bristol, United Kingdom) ,  Neal Jeffrey (Fathom, Square Works, 17-18 Berkeley Square, Bristol, United Kingdom)
資料名： Environmental Research Letters  (Environmental Research Letters)
巻： 17  号： 2  ページ： 024016 (11pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5555A  ISSN： 1748-9326  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 標高データは,多くの応用,特に地球科学において基本的である。最新の全球標高データは,正確な地形高さ,特に洪水シミュレーションを必要とする応用に対する有用性を制限する森林と建築アーチファクトを含む。ここでは,Copernicus Digital Elevation Modelから建物と森林を除去する機械学習を用いて,1アーク秒(約30m)の格子間隔において,建物と森林による標高の全球地図を初めて作成した。広範囲の気候帯と都市範囲をカバーする12か国からの基準標高データのユニークな集合に関する補正アルゴリズムを訓練した。したがって,この手法は,単一国からのデータで訓練された以前のDEMと比較して,はるかに広い適用性を有する。著者らの方法は,1.61から1.12mまでのビルドアップエリアにおける平均絶対垂直誤差と5.15から2.88mの森林において減少する。新しい標高地図は,既存のグローバル標高地図より正確で,高品質グローバル地形情報が必要とされる応用とモデルを強化する。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  シミュレーション ,  洪水 ,  情報 ,  *森林 ,  *地図 ,  都市 ,  気候帯 ,  モデル ,  地形 ,  アーチファクト ,  機械学習
準シソーラス用語： 地球科学 ,  標高 ,  地形情報 ,  標高データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地形データの処理  (RC02050O) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 森林 ,  建物 ,  高度 ,  球 ,  地図