Thông tin tài liệu


Nhan đề : Pairing semantics and object-based image analysis for national terrain mapping - a first-case scenario of cirques
Tác giả: Arundel, S.T.
Năm xuất bản : 2016
Trích dẫn : In: GEOBIA 2016 : Solutions and Synergies., 14 September 2016 - 16 September 2016, University of Twente Faculty of Geo-Information and Earth Observation (ITC) .
Tóm tắt : As the new National 3D Elevation Program (3DEP) prepares to provide high-resolution lidar coverage for continental United States, Hawaii, and the territories, it is important to consider that terrain information captured in elevation data are pixel-based instead of feature-based. Referencing 3DEP data for semantic access and inferencing requires the transcription of pixels into accessible features. Indeed, accessing and inferencing terrain features renders them more operational for long-term national mapping. Much progress has been made in transcribing pixels into terrain features using Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), as compared to traditional, pixel-based image analysis. However, these studies have focused mainly on European terrain, while their applicability and use for United States transcription has not yet been adequately determined. This research evaluates that applicability relative to the mapping of glacial cirques in the Tahoe Basin using an established GEOBIA workflow, run on eCognition. Results suggest that while some parameters of the workflow may require modification, the general workflow steps may apply to other regions.
URI: http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/4881
Nguồn trực tuyến: https://proceedings.utwente.nl/431/1/Arundel-Pairing%20Semantics%20and%20Object-based%20Image%20Analysis-13.pdf
Trong bộ sưu tập: Tài liệu mở
XEM MÔ TẢ

15

XEM & TẢI

0

Danh sách tệp tin đính kèm:
Hiện tại không có tệp tin đính kèm tới tài liệu.

Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về



Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.