災害廃棄物量の推定を目的としたRapidEyeデータによる土地被覆分類と評価

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-049

グループ名: 【全国大会】平成27年電気学会全国大会論文集

発行日: 2015/03/05

タイトル(英語): Land cover classification and its evaluation using RapidEye data to estimate amount of disaster waste

著者名: 白井 光(秋田大学),景山 陽一(秋田大学),大内 東(東北大学),髙谷 敏彦(仙台環境開発),西田 眞(秋田大学)

著者名(英語): Hikaru Shirai(Akita University),Yoichi Kageyama(Akita University),Azuma Ohuchi(Tohoku University),Toshihiko Takaya(SENDAIKANKYOKAIHATSU Co,. Ltd),Makoto Nishida(Akita University)

キーワード: リモートセンシング|東日本大震災|災害廃棄物|RapidEye|ミクセル

要約(日本語): 災害廃棄物量の推定は、その後の処理に影響を与えるため、広範囲の廃棄物量を正確かつ迅速に推定するシステムの構築が必要である。しかしながら、リモートセンシングデータを用いた災害廃棄物量の推定を行うためには、複数のクラスから構成されるピクセル(ミクセル)を考慮して得られた分類結果を基に、ミクセルを分解しデータの分解能を疑似的に向上させる必要がある。筆者らはこれまでに、東日本大震災における災害廃棄物量の推定を目的とし、THEOSデータ(地上分解能:15m)を用いた検討を行ってきた。本稿では、地上分解能の高いRapidEyeデータ(地上分解能:6.5m)を用いた土地被覆分類について検討を行った。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 251 Kバイト