ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 紀要類
  2. 情報研究
  3. 第67号

航空写真を用いた機械学習による農地パトロールへの活用可能性の検討

https://doi.org/10.15034/0002000063
https://doi.org/10.15034/0002000063
6fb540fe-75ed-4cf4-87b7-4861cb750fa2
名前 / ファイル ライセンス アクション
BSKJ670003.pdf BSKJ670003.pdf (1.3 MB)
Item type 文教大学学術リポジトリ登録用アイテムタイプ(1)
公開日 2024-03-27
タイトル
タイトル 航空写真を用いた機械学習による農地パトロールへの活用可能性の検討
タイトル
タイトル Investigation of Support for Survey of Farmland Use by Machine Learning Using Aerial Photograph
作成者 櫻井, 淳

× 櫻井, 淳

WEKO 9933

ja 櫻井, 淳
文教大学

ja-Kana サクライ, ジュン

en Sakurai, Jun
Bunkyo University


Search repository
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The degradation of farmland has recently become severe because of the aging of farmers and the lack of successors, and its countermeasures are important policy issues. In order to promote the countermeasures, it is essential to understand the situation of degraded farmland. Municipalities and agricultural committees are therefore conducting surveys on farmland use every year. However, as the surveys cover all farmland in a municipality, errors or omissions in the recording of the location of farmland are inevitable even though a great deal of effort is expended for the surveys. This study proposes a machine-learning method for the automatic determination of cultivated and non-cultivated land using aerial photographs and verifies the accuracy of this method. It examines the feasibility and problems of this method to support the surveys of farmland use.
出版者
出版者 文教大学
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ departmental bulletin paper
出版タイプ
出版タイプ VoR
ID登録
ID登録 10.15034/0002000063
ID登録タイプ JaLC
収録物識別子
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 03893367
書誌情報 ja : 情報研究
en : Information and Communication Studies

巻 67, p. 15-24, ページ数 10, 発行日 2023-07-31
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2024-03-27 07:32:40.022339
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3