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J-GLOBAL ID:201602250342687450   整理番号:16A0065640

リモートセンシング画像からの多目的サンゴ島の地形学的情報抽出:ヨングレ環礁,南シナ海での事例研究【Powered by NICT】

Geomorphologic information extraction for multi-objective coral islands from remotely sensed imagery: A case study for Yongle Atoll, South China Sea
著者 (5件):
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巻: 34  号:ページ: 677-690  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2229A  ISSN: 1000-0585  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)
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南シナ海,広大な海洋には100個の島により点在した。本方法は実時間で多目的サンゴ島の正確な地質情報を動的に更新するために意味がある。これらの島の貧弱な空間接近性を考慮して,現代の観察法としてのリモートセンシングは,伝統的な時間をすぐれる-比較的低費用および高効率と地上調査を要する。本論文は,珊瑚礁の‘環様空間構造に基づく地形学的情報抽出のためのハイブリッドモデル-データ駆動技術を適用したデュアル-スケール移行フレームワークを提案した。各地理帯の堆積環境およびCBERS-02B CCD画像の底検出能力を利用して,著者らは,主に’Geo実体」に基づいて,サブクラス,すなわち補完して,「地形学的構造の実際的な地形分類システムを確立した。分類システムと一致させるために,著者らは多目的サンゴ島の完全自動地球情報抽出法を開発(1)第一級の地形形態学ゾーンの概要は,トップ-ダウンおよびモデル駆動型GVFスネークモデルを適用して記述した;(2)第一級の地形形態学ゾーン内のサブクラスの地形学的構造のために,ダウントップデータ駆動マルチしきい値Otsuセグメンテーションアルゴリズムは雲及び影領域を除去した後に応用される。(3)勾配近傍基準による限定領域成長アルゴリズムは離散的に分散された浸漬可能な砂質ビーチと隠れた魚群を抽出するために適用した。CBERS-02B CCD画像に基づくヨングル環礁(西沙)の実験は本論文で提案したハイブリッド枠組みは伝統的なデータ駆動型教師つき分類手法の性能を上回る事を示し,総合精度は88.89%に達し,ML分類(77.49%)とSVM(サポートベクトルマシン)分類(82.16%)よりも良好である。対照的に,この提案した方法は保証空間連続性の前提と地理的領域の完全性の下での地域地形学的不均一性を示すことができる。さらに,この方法は線雑音に対してロバストであり,地球-エンティティを粉砕してから維持した。さらに,トップ-ダウン地理帯区分化は,リング様分帯間の空間位相関係をマイニングするための基礎を提供する,特徴の分離性を向上させるようにした。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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自然地理学 

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