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J-GLOBAL ID：202002230902752076   整理番号：20A1767971

機械学習による針葉樹の樹種判別-信州大農学部構内演習林の事例-

著者 (3件)： 藤平光希 (信州大 農) ,  とう送求 (信州大 山岳科研) ,  加藤正人 (信州大 山岳科研)
資料名： 日本森林学会大会学術講演集  (日本森林学会大会講演要旨集)
巻： 131st  ページ： 116  発行年： 2020年03月27日 
JST資料番号： L0842C  ISSN： 2187-6576  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 近年、森林資源把握の省力化・効率化に対する需要が高まっている。立木ごとに樹種を判別することも森林資源を把握するために重要な事項であり、機械学習による樹種分類の研究も現在盛んに...【本文一部表示】

シソーラス用語： 効率化 ,  省力化 ,  アカマツ ,  カラマツ ,  無人機 ,  *針葉樹 ,  広葉樹 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *演習林 ,  *樹種 ,  分類精度 ,  高精度 ,  森林資源 ,  空中画像 ,  マツ枯れ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 森林生物学一般  (FF02010T) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  針葉樹 ,  樹種 ,  判別 ,  演習林