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J-GLOBAL ID:202202235705675453   整理番号:22A1046676

多時期深層学習に基づく広東-香港-マカオ大湾地域における生態系サービスのモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring ecosystem services in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area based on multi-temporal deep learning
著者 (7件):
資料名:
巻: 822  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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生態系サービス供給と需要の評価,ならびに生態系サービス供給と需要の予算は,科学的都市計画の基礎である。Guangdong-Hong Kong-Macao Bayer(GBA)の提案と形成の間の20年において,自然生態系は分解して,生態学的バランスは破壊した。本論文では,GBAにおける生態系サービスの変化を評価するために,2000年と2020年の土地利用/土地被覆(LULC)マッピングを達成するために,深い変化ベクトル解析とResUnetモデルから成る深層学習法を提案した。次に,指数ベースの非実証評価法を採用して,生態系サービスの価値を定量化し,そして,生態系サービス変化の空間的および時間的特性を分析した。結果は以下を明らかにした。(1)深い変化ベクトル解析(CVA)とモデル微調整を組み合わせた提案深層学習手法は,多時間画像シーケンスを持つ大規模領域における迅速かつ効率的なLULCマッピングを達成できる。LULCマッピングの総合精度は2000年の86.06%と2020年の86.67%であった。(2)GBAにおけるすべての都市の不浸透性表面積は,2000年から2020年の間に著しく増加し,全体の増加は11.95%であった。(3)GBAにおける生態系サービスのための供給と需要の間の不整合は,特に供給,規制,および文化的サービスのために強化されている。(4)GBAにおける生態系サービス予算変化の空間分布は,凝集特性と空間的正相関を示した。これらの知見は,GBAにおける地域生態系と社会経済の協調開発を促進する重要な洞察を提供するであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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環境問題 

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