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J-GLOBAL ID：202002283283024630   整理番号：20A1338595

実時間山火事予測と予測のためのエネルギー効率の良いIoT-Fog-Cloudアーキテクチャパラダイム【JST・京大機械翻訳】

Energy-Efficient IoT-Fog-Cloud Architectural Paradigm for Real-Time Wildfire Prediction and Forecasting

著者 (2件)： Kaur Harkiran (Guru Nanak Dev University Regional Campus Gurdaspur, Gurdaspur, India) ,  Sood Sandeep Kumar (Guru Nanak Dev University Regional Campus Gurdaspur, Gurdaspur, India)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 14  号： 2  ページ： 2003-2011  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 野火は壊滅的災害である。それらは,森林資源だけでなく,フローラと動物相の全領域,生物多様性と地域の生態を乱す砂利の全体的な状況にも致命的な脅威をもたらす。山火事の頻度と厳しさは地球温暖化により成長すると予想される。したがって,森林地形のリアルタイムモニタリングと迅速な応答性を可能にする包括的で多面的なアプローチを採用することが必須である。モノのインターネット(IoT)技術は,近年,時間臨界データを監視および収集するために展開されているIoTセンサを用いて,指数的に成長している。本研究では,山火事予測と予測のための統合IoT-Fog-Cloudエネルギー効率の良いフレームワークを提案した。最初に,分散分析とTukeyの事後試験ベースのエネルギー保存機構は,霧層での山火事流入パラメータ(WIPs)のサンプリングレートを適応させることで,資源制約センサの寿命向上を確実にする。主成分分析(PCA)をWIPsの縮小に用いた。森林地形の野火脆弱性レベルを,雲層で,それぞれNaive Bayes(NB)分類器と季節的自己回帰統合移動平均モデルを用いて予測し,予測した。Burnt森林面積もサポートベクトル回帰を用いて予測した。提案したフレームワークの実装結果は,山火事の予測と予測における効率を証明した。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： 応答特性 ,  分散分析 ,  生態 ,  臨界 ,  ファウナ ,  フローラ ,  雲層 ,  センサ ,  山火事 ,  *主成分分析 ,  地球温暖化 ,  生物多様性 ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  森林資源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 実時間 ,  山火事 ,  予測 ,  エネルギー効率 ,  IoT ,  FOG ,  アーキテクチャ ,  パラダイム