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J-GLOBAL ID：202002251809754120   整理番号：20A0142717

SWIR領域におけるハイパースペクトルイメージングによるマイクロプラスチックの特性化【JST・京大機械翻訳】

Microplastics characterization by hyperspectral imaging in the SWIR range

著者 (6件)： Serranti Silvia (Sapienza Univ. di Roma (Italy)) ,  Fiore Ludovica (Sapienza Univ. di Roma (Italy)) ,  Bonifazi Giuseppe (Sapienza Univ. di Roma (Italy)) ,  Takeshima Ayaka (Toyo Univ. (Japan)) ,  Takeuchi Hisato (Toyo Univ. (Japan)) ,  Kashiwada Shosaku (Toyo Univ. (Japan))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11197  ページ： 1119710-7  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,海洋環境で収集された微小プラスチックを認識し特性化することができる光学センサに基づく新しい方法を開発することである。近年,この汚染は,人間の健康と海洋生物に重大な影響を及ぼす環境の緊急事態を表している。本研究は,異なる地理的地域で収集したマイクロプラスチックについて行った。SWIR範囲(1000~2500nm)で行ったハイパースペクトルイメージング(HSI)に基づくアプローチにより,計量化学技術に基づく分類モデルを実施し,研究した試料中の高分子を迅速,非侵襲的,非破壊的に同定した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光センサ ,  高分子 ,  *画像処理 ,  ケモメトリックス ,  海洋生物 ,  海洋環境 ,  キャラクタリゼーション ,  地理学 ,  *マイクロプラスチック ,  *短波赤外線
準シソーラス用語： 非侵襲 ,  分類モデル ,  *ハイパースペクトル ,  *SWIR , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： SWIR ,  マイクロプラスチック ,  特性化