文献

J-GLOBAL ID：201702213045267641   整理番号：17A1554842

農業干ばつ監視を容易にするためのサイバーインフラストラクチャ確立【Powered by NICT】

Establish cyberinfrastructure to facilitate agricultural drought monitoring

著者 (12件)： Sun Ziheng (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Di Liping (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Zhang Chen (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Fang Hui (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Yu Eugene (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Lin Li (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Tan Xicheng (International School of Software, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China) ,  Guo Liying (Institute of Natural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS), Beijing, China) ,  Chen Zhongxin (Institute of Natural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences (CAAS), Beijing, China) ,  Yue Peng (LIESMARS, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China) ,  Jiang Lili (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Ziao (Wilbert Tucker Woodson High School, Fairfax, VA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Agro-Geoinformatics  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 農業干魃は作物収率に大きく影響する。農業干ばつの監視と,灌漑にどこで,どのくらいの農家への重要な情報を提供できる。しかし,データ源とデータ融合とマイニングの多くの種類を必要とする正確にモニタリングは,科学者のための大きな課題である。近年,リモートセンシングハイパースペクトル画像のような多くのデータ源は,公衆へのオンラインおよび開放放出される。農業科学者はダウンロード,発見されている価値ある情報を遅延するデータ手動を前処理と解釈に多くの時間を費やす必要がある。農業干ばつモニタリングを容易にするためのサイバーインフラストラクチャー(CI)を確立することを目的とする。CIは,Webサービスとワークフローモジュールから構成されている。CIは農業科学者は最小努力を用いたマルチソースデータセットを事前処理容易にするのを助けることができる。実世界シナリオでは,CIは自動的に関連データを河川準備に解析形へと情報消費者と利害関係者へ電子を送ることができる。運転GADMFS(Global農業干ばつ監視と予測システム)を開発し,実験を行った。結果は筆者らのアプローチが真のデータ前処理の時間コストを減少させ,情報抽出とデリバリーの速度を加速することができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *干ばつ ,  河川 ,  データ融合 ,  *農業 ,  農作物 ,  消費者 ,  科学者 ,  情報抽出 ,  前処理 ,  灌漑 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  農家 ,  *ITインフラストラクチャー ,  *旱魃監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 農業 ,  干ばつ監視 ,  サイバーインフラストラクチャ