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J-GLOBAL ID:201702253907932809   整理番号:17A0172626

沿岸帯のハイパースペクトル撮像装置画像に基づく太湖藍藻アオコと水草の識別【JST・京大機械翻訳】

Distinguishing Cyanobacteria Bloom and Aquatic Plants in Lake Taihu based on Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean Images
著者 (7件):
資料名:
巻: 31  号:ページ: 879-885  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2738A  ISSN: 1004-0323  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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水の華と水草の同時モニタリングは湖の水環境、生態特性及び水循環の研究にとって重要な意義があり、従来のモニタリング方法に比べ、現地調査、リモートセンシングの手段による広い範囲、長時間周期、高効率及び低コストなどのメリットがある。海岸(IMAGER IMAGER FOR THE COASTAL OCEAN)の画像に基づき,クロロフィルAスペクトル指数ととのベースラインによるアオコと水草の識別モデルを利用した。太湖と水の華の分布図を抽出し,試験により,アオコと水草の平均抽出精度は93%と95%であることを示した。2010年から2014年までの太湖と水の華の分布パターンを,アオコと水草の分布図によって分析し,関連文献の分析結果と一致し,さらに,この方法の信頼性を確認した。平均閾値と最適閾値の比較分析により,アオコととの抽出精度はそれぞれ75.7%と84%であり,精度が高くないが,効率が要求されない場合には,平均と閾値を利用することにより,アオコと水草の自動抽出とバッチ処理が容易になることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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湖沼汚濁  ,  リモートセンシング一般 

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