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J-GLOBAL ID：202102273637943637   整理番号：21A2454598

UAVs-WSNスペクトル解析に基づく内陸水産養殖水質の動的反転【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Inversion of Inland Aquaculture Water Quality Based on UAVs-WSN Spectral Analysis

著者 (11件)： Wang Linhui (Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Guangzhou 510642, China) ,  Wang Linhui (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Yue Xuejun (Guangdong Laboratory for Lingnan Modern Agriculture, Guangzhou 510642, China) ,  Yue Xuejun (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Wang Huihui (Department of Engineering, Jacksonville University, Jacksonville, FL 32211, USA) ,  Ling Kangjie (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Liu Yongxin (Department of Electrical, Computer, Software, and Systems Engineering, Embry-Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, FL 32114, USA) ,  Wang Jian (Department of Electrical, Computer, Software, and Systems Engineering, Embry-Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, FL 32114, USA) ,  Hong Jinbao (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Pen Wen (College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Song Houbing (Department of Electrical, Computer, Software, and Systems Engineering, Embry-Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, FL 32114, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 3  ページ： 402  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 内陸養殖環境は人工生態系であり,水質は内陸養殖の経済的利益と水産物の品質に密接に関連する主要因子である。海洋養殖と比較して,内陸養殖は,通常はより小さく,汚染に影響されやすく,自己浄化能力が低い。その低コストと大規模モニタリング能力を考慮して,多くの研究が,内陸水面の遠隔監視を可能にするためのスペクトルセンサ搭載衛星プラットフォームを開発した。しかし,低い画像分解能,貧弱な柔軟なデータ収集,および反干渉のような多くの問題が残っている。それとは別に,従来の予測モデルは弱い一般化能力と低い精度である。本研究では,新しい地上水質パラメータおよびドローンスペクトル情報取得手法を設計するために,無線センサーネットワーク(WSN)と無人航空機システム(UAV)を結合して,内陸養殖地域における溶存酸素(DO)および混濁度(TUB)の分布を予測するために,マルチソース特徴融合に基づく新規動的ネットワーク操作-深層ニューラルネットワーク(DNS-DNN)モデルを提案した。特性スペクトル,グレイレベル共起行列(GLCM)テクスチャ特徴,および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)テクスチャ特徴を含む融合特徴を用いて,特性スペクトル+CNNテクスチャ融合特性は,DOを予測するとき,DNS-DNNのための最良入力アイテムであり,一方,特性スペクトル+GLCMテクスチャ+CNNテクスチャ融合特性は,TUBに対して最良であり,一方,R2は,0.8531に達した。種々の従来のモデルと比較して,著者らのモデルはDOとTUBの逆転においてより良い性能を持ち,予測と実際の値の間に強い相関があった:R2は0.8042と0.8346に達し,一方,二乗平均平方根誤差(RMSE)は別々に0.1907と0.1794であった。本研究は,内陸養殖地域における水質を迅速に監視するためのリモートセンシング利用に関する新しい洞察を提供する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  *水質 ,  溶存酸素 ,  *スペクトル解析 ,  *スペクトル ,  水面 ,  リモートセンシング ,  *養殖 ,  無人機 ,  混濁度 ,  生態系 ,  データ収集 ,  *内陸 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： UAV ,  WSN ,  スペクトル ,  リモートセンシング ,  水質 ,  動的反転 ,  深層学習

分類 (1件)： 水産増養殖一般  (FH04010N)

引用文献 (51件)：

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タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル解析 ,  内陸 ,  水産養殖 ,  水質 ,  動的反転