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J-GLOBAL ID：201902282009956477   整理番号：19A0527385

トルコのYamulaダム湖における人工神経回路網を用いた海岸線変化の決定【JST・京大機械翻訳】

The determination of coastline changes using artificial neural networks in Yamula Dam Lake, Turkey

著者 (4件)： Kesikoglu Mustafa Hayri (Dept. of Geomatics Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey) ,  Cicekli Sevim Yasemin (Dept. of Geomatics Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey) ,  Kaynak Tolga (Dept. of Geomatics Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey) ,  Ozkan Coskun (Dept. of Geomatics Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIT  ページ： 737-740  発行年： 2017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： Yamulaダム湖は水力発電と潅がいを生産する目的で建設された重要な地域である。本研究では,3月,8月および11月の3つのマルチスペクトルLandsat8 LDCM衛星画像を用いて,Kayseri省のYamulaダム湖の一部で発生した海岸線境界変化を調べた。最初に,画像対画像登録プロセスを実行して,画像の画像座標系を互いに一致させた。海岸線境界変化を決定するとき,反射率と放射輝度値に関連するプロセスがないので,放射測定較正プロセスは行われなかった。次に,各衛星画像を,人工ニューラルネットワーク法を用いて,水と他の場の2つの情報クラスに分類した。得られた分類画像を用いることにより,Marc-8月と8-11月のペアに対して変化画像を作成した。海岸線境界の変化を,ポスト分類比較法によって決定した。その結果,水から水への水からの双方向変化が,Yamulaダム湖において検出された。Copyright 2019 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： *海岸線 ,  *ニューラルネットワーク ,  衛星利用画像 ,  *トルコ共和国 ,  反射率 ,  画像 ,  灌漑 ,  放射輝度 ,  水力発電 ,  放射測定 ,  *貯水池
準シソーラス用語： 多重スペクトル , 【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)： トルコ ,  ダム湖 ,  人工神経回路網 ,  海岸