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J-GLOBAL ID：201802280568212912   整理番号：18A2038432

広域スペクトルリモートセンシング画像を用いたブラジルにおけるデング熱発生率の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Dengue Incidence in Brazil Using Broad-Scale Spectral Remote Sensing Imagery

著者 (7件)： Ziemann Amanda (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA) ,  Fairchild Geoffrey (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA) ,  Conrad Jessica (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA) ,  Manore Carrie (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA) ,  Parikh Nidhi (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA) ,  Del Valle Sara (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA) ,  Generous Nicholas (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, 87545, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 2076-2078  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： 感染症負担は世界中で増加し続けている。これらの疾患は,部分的にはグローバル化,人間行動,および環境変化のために増加している。それらの普及の改善された予測のための緊急の必要性があり,そのために,緩和技術と処理は,単に再活動的ではなく,積極的に投与されることができる。挑戦の一つは,関心のある多くの領域が困難な場所にあり,そのため,臨床監視データ(自己報告に関する信頼性)は,まばらで遅れていることである。リモートセンシング画像は,地上に物理的には存在しない実時間情報を提供するので,このアプリケーションを利用するための魅力的なデータ源である。ここでは,多重スペクトル画像から標準指標を導出し,それらがブラジルにおけるデング発生を予測するためにどのように予測するかを調べた。これは,複数年にわたってブラジルのすべてをカバーする広い空間的および時間的スケールで行われている。結果は,正規化差植生指数がデング発生の主要予測因子であることを示した。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： 人間行動 ,  信頼性 ,  *デング熱 ,  応用プログラム ,  感染症 ,  正規化 ,  *スペクトル ,  緩和現象 ,  *ブラジル連邦共和国
準シソーラス用語： 予測因子 ,  マルチスペクトル画像 ,  実時間 ,  環境変化 ,  グローバリゼーション ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 広域 ,  スペクトル ,  リモートセンシング画像 ,  ブラジル ,  デング熱 ,  発生率 ,  予測