RapidEyeデータを用いた被災建築物領域の推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-045

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): Estimation of Disaster Building Domain Using RapidEye data

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),西田 眞(秋田大学)

著者名(英語): Hikaru Shirai(Akita University),Yoichi Kageyama(Akita University),Azuma Ohuchi(Tohoku University),Makoto Nishida(Akita University)

キーワード: リモートセンシング,ミクセル,土地被覆分類,RapidEye,東日本大震災

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て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擬似的に向上させる必要がある。本稿では、地上分解能が6.5mであるRapidEyeデータを用いた被災建築物領域の推定について検討を行った。この結果、提案手法により推定した被災建築物領域と津波浸水域は大局的に一致しており、提案手法が被災建築物領域推定に有用であることを明らかにした。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 286 Kバイト