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J-GLOBAL ID：201802278737419785   整理番号：18A0289931

衛星データを応用した曲線の空間クラスタリング【Powered by NICT】

Spatial clustering of curves with an application of satellite data

著者 (3件)： Carlo Gaetan (Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica, Universita Ca’ Foscari di Venezia, Venezia, Italy) ,  Paolo Girardi (Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica, Universita Ca’ Foscari di Venezia, Venezia, Italy) ,  Roberto Pastres (Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica, Universita Ca’ Foscari di Venezia, Venezia, Italy)
資料名： Spatial Statistics  (Spatial Statistics)
巻： 20  ページ： 110-124  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3477A  ISSN： 2211-6753  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水質指標である環境・社会・人間の健康へのリスクを同定するために重要である。EC水枠組み指令は欧州全域での全ての水体の分類のためのガイドラインを確立し,化学的及び生物学的指標は,この範囲に使用した。特に,クロロフィルA型指数(Chl-a)は,栄養状態の共通指標であり,モニタリング活動は,その空間分布を説明し,局所危険な挙動(例えば無酸素イベント)を発見するために有用である可能性がある。にわたって「平均」値に基づく古典的アプローチによるそれとは異なり,著者らは,サイトの適切なクラスタを定義するためのアドリア海におけるChl-a濃度の時間的および空間的依存性を考慮に入れた機能的クラスタリングモデルを提案した。衛星月別データ,2002 2012期間を使用し,Markov確率場モデルによる部位間の空間依存性をモデル化した。JiangとSerban(2012)により,文献中の類似の試みと比較して著者らの定式化は,空間共変量を含んでいる。この包接はアドリア海におけるサイトのより均一で代表的なクラスタを得るために,より多くの柔軟性を可能にした。モデルの推定とクラスタの数の同定は,擬似尤度関数を用いて実施した。小シミュレーション研究は,実際のデータ解析を補完するものである。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 尤度関数 ,  空間依存性 ,  *クラスタ ,  栄養状態 ,  生物指標 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  空間分布 ,  データ解析 ,  ヨーロッパ ,  アドリア海
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  ヨーロッパ水枠組指令 ,  水質指標 ,  *衛星データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機能クラスター化 ,  Markovランダム場 ,  回帰スプライン ,  回復最大化アルゴリズム

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  環境問題  (SA01020V) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 衛星データ ,  応用 ,  曲線 ,  空間クラスタリング