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J-GLOBAL ID：201802247438001913   整理番号：18A1902023

多時期GOCI画像に基づく赤潮のプロセス検出の開発【JST・京大機械翻訳】

Developing Process Detection of Red Tide Based on Multi-Temporal GOCI Images

著者 (5件)： Feng Zhang (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou, 310027, China) ,  Xuying Yang (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou, 310027, China) ,  Xiaoxiao Sun (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou, 310027, China) ,  Zhenhong Du (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou, 310027, China) ,  Renyi Liu (School of Earth Sciences, Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou, 310027, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PRRS  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 沿岸水域における主要な海洋災害の1つである赤潮は,顕著な時間的および空間的特性とパターンを持っている。赤潮進化の新しい理解を用いて,赤潮の緊急意思決定のための早期予測を行うことができる。高い空間被覆率と時間分解能を有する静止海洋カラー画像(GOCI)は,急速に変化する赤潮の監視ニーズを完全に満たすことができる。本論文において,著者らは,GOCI画像に基づいて赤潮水,高混濁水および清浄水のスペクトル特性を分析して,蛍光線高さ(FLH)を結合することによって赤潮抽出指数R_RCHを提案した。ブイ監視データとの比較により,R_RCHアルゴリズムの精度と信頼性を検証した。事例は,高度に混濁した水環境における赤潮の形成が,GOCIを使用することによって見つけて,モニターすることができることを示して,それは災害防止と減少に有益であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  防災 ,  アルゴリズム ,  被覆率 ,  水域 ,  *画像 ,  *赤潮 ,  意思決定 ,  カラー画像 ,  海洋 ,  沿岸 ,  高速度 ,  予測 ,  蛍光
準シソーラス用語： *多時期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多時期 ,  赤潮 ,  プロセス ,  開発