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J-GLOBAL ID：202102277984228205   整理番号：21A0669339

AlexNet畳込みニューラルネットワークに基づくAster画像による地球化学的データの内挿【JST・京大機械翻訳】

Interpolation of Geochemical Data with Aster Images Based on AlexNet Convolution Neural Network

著者 (2件)： Bai Shi (China University of Geosciences,Beijing) ,  Zhao Jie (China University of Geosciences,Beijing)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 244-247  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： 重要な地質学的情報源として,地球化学データは鉱物探査,環境保護,汚染モニタリングなどに広く用いられているが,広範囲な被覆と微細分解能を有する地球化学データは,特に,いくつかの非到達可能と遠隔地でアクセス不能になった。地質学関連地理情報を収集するための迅速で効率的な能力を有するリモートセンシングデータは,多くの地質研究において長い間使用されてきた。地球化学とリモートセンシングデータの共同利用と地球データの他の供給源は,最近の数十年間,鉱物探査のような地質学的応用を助けることができ,リモートセンシングと地球化学データを統合する方法論は著しく改善された。統合の間,地球化学的データは,しばしば補間されるか,遠隔観測画像のマッチのためのより細かい分解能に再サンプリングされるが,しかし,含まれた地球情報品質における顕著な改善は有しなかった。本研究では,ASTER画像を用いて地球化学データを補間するために,AlexNet畳込みニューラルネットワークを用いた新しい統合法を提案した。補間された地球化学データは,より高い空間分解能だけでなく,リモートセンシング画像からの地質情報も示す。Copyright 2021 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： 鉱物 ,  情報源 ,  *地球 ,  分解能 ,  地質学 ,  環境保全 ,  *内挿法 ,  *地球化学 ,  リモートセンシング ,  地質 ,  共同利用 ,  汚染監視 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 地理情報 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ASTER ,  地球化学 ,  内挿