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J-GLOBAL ID：202202255045112299   整理番号：22A0397549

畳込みニューラルネットワーク回帰を用いたSentinel-2画像からのクロロフィルa検索【JST・京大機械翻訳】

Chlorophyll-a Retrieval From Sentinel-2 Images Using Convolutional Neural Network Regression

著者 (2件)： Aptoula Erchan (Institute of Information Technologies, Gebze Technical University, Kocaeli, Turkey) ,  Ariman Sema (Department of Meteorological Engineering, Samsun University, Samsun, Turkey)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6002605.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 本レターでは,リモートセンシング画像から表面水質を評価するために回帰指向畳込みニューラルネットワーク(CNN)の電力を利用する。それらを,マルチスペクトルSentinel-2画像を通して,湖Balik(Turkey)のクロロフィルa濃度を推定するために使用する。提案した手法を,2017年-2019年に取得したin situ Chl-a測定のデータセット(n=320)で試験した。2Dおよび3D畳込み戦略の両方を検討し,空間,短期および長期の時間的一般化性能の両方を測定することを目的として,一連の厳密な検証実験の結果を報告し,従って,最先端でしばしば遭遇する検証ミスコンダクトを強調した。回帰指向CNNは,R2に関して,それぞれ0.95,0.93および0.76に達する性能を有するすべての一般化シナリオにおいて,様々な代替案を凌駕した。それは,トルコのその種類の最初の研究の下で,湖のために定期的に水質地図を作成するオンラインサービスとして展開された。Copyright 2022 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： *畳込み ,  水質 ,  電力 ,  *クロロフィルa ,  トルコ共和国 ,  二次元 ,  三次元
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  検証実験 ,  リモートセンシング画像 ,  湖 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  クロロフィルa ,  検索