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J-GLOBAL ID：202202270523368314   整理番号：22A0848114

雪雪崩デブリモニタリング用のSentinel-1 SAR画像に適用した自動色検出ベースの方法【JST・京大機械翻訳】

Automatic Color Detection-Based Method Applied to Sentinel-1 SAR Images for Snow Avalanche Debris Monitoring

著者 (5件)： Karas Anna (CNRS, CNRM, Centre d’E ́tudes de la Neige, University Grenoble Alpes, Grenoble, France) ,  Karbou Fatima (CNRS, CNRM, Centre d’E ́tudes de la Neige, University Grenoble Alpes, Grenoble, France) ,  Giffard-Roisin Sophie (University Grenoble Alpes, University Savoie Mont Blanc, CNRS, IRD, University Gustave Eiffel, ISTerre, Grenoble, France) ,  Durand Philippe (CNES, Toulouse, France) ,  Eckert Nicolas (UR ETNA, INRAE, Universite ́ Grenoble Alpes, Grenoble, France)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5219117.1-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 本研究では,スイスアルプスにおける1月2018年を通して合成開口レーダ(SAR)画像時系列に適用したカラー空間セグメンテーション技術を用いて,雪雪崩デブリの領域を自動的に検出する新しい方法を開発した。これらの地域が周辺環境に比べてSAR信号の有意で局所化された増加によって特性化されると仮定して,デブリア雪崩帯を検出した。D-M基準画像(イベントの数週間前に撮影された安定参照画像)を変えることによって,デブリ製品を計算することにより感度研究を行った。軌道の方向,地形の特性(斜面,高度,方向),また,18737の雪崩イベントを含むHafnerとBuhlerによる独立したSPOTデータベースの支援による検出の関連性を評価することによって,結果を調べた。小さなアバランシェはSAR画像によって検出されず,地形の方位に依存して,いくつかの雪崩は上昇または下降軌道によって検出されなかった。検出結果は参照画像によって変化した。最高検出結果は,上行軌道を用いた検証アバランシェ事象のほぼ70%で,いくつかの選択した個々の日付で得られた。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： 検出 ,  セグメンテーション ,  データベース ,  *降雪 ,  斜面 ,  *雪崩 ,  地形 ,  キャラクタリゼーション ,  色空間 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： *雪 ,  時系列画像 ,  *SAR画像 ,  参照画像 ,  スイスアルプス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 雪氷学  (DC08000N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雪 ,  雪崩 ,  デブリ ,  モニタリング ,  SAR画像