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J-GLOBAL ID：202002219865167007   整理番号：20A2618522

スラウェシ島の火災ホットスポット発生のための時空間クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Clustering for Fire Hot Spots Occurrence Over Sulawesi Island

著者 (3件)： Vatresia Arie (Universitas Bengkulu,Fakultas Teknik,Bengkulu,Indonesia) ,  Rais Rendra Regen (Lingkungan Hidup,Kementrian Kehutanan dan,Bengkulu,Indonesia) ,  Miliana Romdhoni Sani (Universitas Bengkulu,Fakultas Teknik,Bengkulu,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： FORTEI-ICEE  ページ： 156-161  発行年： 2020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： 森林火災は,多くの樹木と植物がある地域が大規模な燃焼によって発生する形状の変化を受ける条件である。森林火災はインドネシア,特にスラウイの島で発生している。スラウイ島自体は,まだ非常に広範な森林を持つ島である。森林火災の原因は,2つの要因,すなわち自然と人間によって引き起こした。森林火災の指標はホットスポットあるいはホットスポットの出現から知られている。ホットスポットは,MODISセンサによるTerra/Aqua衛星によって検出される周辺表面温度より比較的高い表面温度を持つ領域の指標である。さらに,ホットスポットはランダムに分布するだけでなく,クラスタ化した。スラウイの地域におけるホットスポット分布パターンの同定プロセスに関連する研究は,まだ制限され,その新規性を持っている。ここでは,ST-DBSCANアルゴリズムによる時空間クラスタリング法の実施を示し,水上システム開発を支援した。結果は,2016年から2018年のSulawesi島で使用されたデータから,システム(観測所,定期的修復,不規則,Occasional,およびTrack)によって生成されたいくつかのタイプの分布パターンがあることを示した。本研究では,2016年と2018年の間に,高傾向ホットスポットの出現が7月,8月,9月および10月に起こることを見出した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  火災 ,  インドネシア共和国 ,  クラスタ化 ,  *ホットスポット ,  センサ ,  スラウェシ ,  山火事 ,  表面温度
準シソーラス用語： 時空間クラスタリング ,  Terra ,  システム開発 ,  MODIS ,  Aqua , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： スラウェシ ,  火災 ,  ホットスポット ,  時空間クラスタリング