文献

J-GLOBAL ID：202202286737555825   整理番号：22A0202746

森林における高密度点雲発生のための空中LiDAR波形のロバストデコンボリューション法【JST・京大機械翻訳】

A Robust Deconvolution Method of Airborne LiDAR Waveforms for Dense Point Clouds Generation in Forest

著者 (7件)： Liu Chang (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Xu Lijun (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Si Lin (China Academy of Forestry, Research Institute of Forest Resource Information Technique, Beijing, China) ,  Li Xiaolu (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Duan (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Huang Jianbin (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  He Yuntao (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5700314.1-14  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： 空中光検出と測距(LiDAR)波形データからの高密度で正確な点雲の発生は,森林インベントリーにとって重要である。本研究では,デコンボリューション法を提案した。1)近隣接目標を差別化する自動停止基準,2)雑音に起因する異常値を除去する反復偽波型除去アルゴリズム。提案方法,Gauss分解(GD)法,およびRichardson Lucy(RL)デコンボリューション法を用いて,異なる重複率を有する合成波形を処理した。結果は以下を示した。1)提案した方法により検出されたサブ波形の数は,オーバラップ率が0.6以上のとき,RLよりも9%高く,GDよりも20%高く,提案方法は最小地上とピーク距離誤差であった。また,屋内実験の結果は,提案した方式が,小さな地上とピーク距離誤差に導いて,近くの目標を見つけるのに優れていることを示している。さらに,提案した方法をDagujia森林農場からの空中波形によってテストした。提案方法によって得たポイントクラウド密度は,RLとGD方式によるものより3%と35%高かった。提案方法によって,より少ない異常値を生成した。提案した点雲から抽出した個々の樹木の数は,キャノピー高さモデルベースの方法を用いて,RL,GD,および基準点雲から抽出したものより,22%,51%,および57%大きい。最良の個々の樹木抽出結果は,特に小さな木を持つ地域に対して,提案した方法によって生成される。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： アルゴリズム ,  雑音 ,  屋内試験 ,  *デコンボリューション ,  在庫量 ,  農場 ,  距離測定 ,  光検出 ,  異常値 ,  キャノピー
準シソーラス用語： 差別化 ,  モデルベース ,  高密度 ,  自動停止 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 光学的測定とその装置一般  (BD07010S) ,  測樹学  (FF01040T) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 森林 ,  点雲 ,  LIDAR ,  波形