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J-GLOBAL ID：201802266355508003   整理番号：18A0194811

ブライトスポット検出に向けてリアルタイム地震特徴解析:分散型アプローチ【Powered by NICT】

Toward Real-Time Seismic Feature Analysis for Bright Spot Detection: A Distributed Approach

著者 (3件)： Rizk Yara (Department of Electrical and Computer Engineering, American University of Beirut, Beirut, Lebanon) ,  Partamian Hmayag (Department of Electrical and Computer Engineering, American University of Beirut, Beirut, Lebanon) ,  Awad Mariette (Department of Electrical and Computer Engineering, American University of Beirut, Beirut, Lebanon)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 11  号： 1  ページ： 322-331  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 炭化水素含有層を同定するための一次アプローチした明るいスポット。特に,三次元(3 D)地震テクスチャ解析は,関心のあるこのような位置を同定するために用いた。しかし,意味のある情報を抽出することができる前に生地震データは容積の大きな,多量前処理技術を必要とする。地震データからの輝点検出は,計算的に高価な問題である。本論文では,ブライトスポット検出のための二次元(2 D)と三次元統計的およびテクスチャ特徴の分散特徴抽出ワークフローを実装し,12人の労働者のクラスタ上の少なくとも9倍速まで達成した。も特徴抽出前の地震画像,より明確な輝点画像をもたらしたに二次元連続ウェーブレット変換を適用した。サポートベクトルマシン,k-最近傍,および究極の学習マシン(ELM)分類器は,不均衡二次元および三次元特徴集合上で訓練された。その高速訓練時間で知られているELMは,いくつかの三次元地震F3ブロック体積データに91.5%の最高のF測度を達成し,OpenDtectソフトウェアに関する利用可能なオランダ(北海)の沖合,後続の研究を動機づけた。Copyright 2018 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： 前処理 ,  サポートベクトルマシン ,  三次元 ,  高速度 ,  特徴抽出 ,  *地震 ,  二次元 ,  測度 ,  クラスタ ,  画像 ,  ワークフロー ,  ソフトウェア ,  学習
準シソーラス用語： 輝点 ,  地震データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： リアルタイム ,  地震 ,  特徴解析