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J-GLOBAL ID:202202276818244161   整理番号:22A0879198

画像処理による自動解析を用いた堆積物の粒子トレーシング

Particle tracing using automated analysis of sediment roughness from image processing
著者 (4件):
資料名:
巻: 74  号:ページ: 32-40  発行年: 2022年03月15日 
JST資料番号: G0196A  ISSN: 0286-8385  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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粒度分析は,堆積物解析のベースで確からしいが,形状解析は,1つの粒子からか他の粒子への単一粒度クラス内のいくつかのパラメータおよびミクロ変動性からの経験式に,しばしば低減され,その初期段階の方法論である。本研究では,雲仙火山の火砕流,土石流および水輸送堆積物からの砂利を用いて,粒子形状と表面粗さを自動的に解析するための画像解析技術のついて研究した。本研究の目的は,火砕流物質,土石流堆積物を定義するために,形状係数と輪郭線情報を用いて堆積物を分類することによって,有効形状係数を調べ,画像解析法を評価することである。主成分分析の結果は,形状係数が異なる堆積過程を有する堆積物を分類する最初の指標でありうることを示唆した。このデータセットから,堆積物サンプリング(ガリーまたはその壁面)の位置を予測するロジスティックス回帰分析は,形状係数AR(アスベスト比)が堆積物輸送過程に基づく差別化を提供することが,異なるサンプル間のより明確な識別を表す粒子輪郭線情報を用いたウェーブレット解析であることを示した。振幅は,高周波数バンドについてガリーよりも壁面に対して大きいことを示した。これは,壁面から採取した試料の表面が,水路を移動するものと比較して,微細な不規則性を持つことを示した。したがって,粒径が資料間の明確な区別を与えないとしても,形状および表面粗さ情報を用いて,それらの輸送プロセスに基づいて,同じ源から来る他の均一堆積物を識別することが可能であることが分かった。画像処理から形状係数の計算までの全手順をPythonで実行し,分析を安価,簡単,かつ柔軟にした。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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一般,砂防工学  ,  パターン認識 
引用文献 (19件):
  • AI-Rousan, T., Masad, E., Tutumluer, E., Pan, T. (2007) : Evaluation of image analysis techniques for quantifying aggregate shape characteristics, Construction and Buiding Materials, Vol. 21, Issue 5, p. 978-990
  • Blott, S.J. and Pye, K. (2008) : Particle shape : a review and new methods of characterization and classification, Sedimentology, Vol. 55, Issue 1, p. 31-63
  • Butler, J. B., Lane, S. N., Chandler, J. H. (2001) : Automated extraction of grain-size data from gravel surfaces using digital image processing, Journal of Hydraulic Research, Vol.39, No.4, p.1-11
  • Domokos, G., Jerolmack, D. J., Sipos, A. Á. and Török, Á. (2014) : How river rocks round : resolving the shape-size paradox, PloS one, Vol. 9, Issue 2, p. e 88657.
  • Gomez, C. (2012) : Multi-scale topographic analysis of Merbabu and Merapi volcanoes using wavelet decomposition, Environmental Earth Sciences, Vol. 67, Issue 5, p. 1423-1430
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タイトルに関連する用語 (4件):
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