Artificial intelligence techniques utilized for nationwide mapping and prediction modeling of spatio-temporal changes in plant communities

利用人工智能技术进行全国植物群落时空变化测绘和预测建模

• 批准号: 19H04320
• 负责人: Hara Keitarou
• 金额: $ 9.57万
• 依托单位: Tokyo University of Information Sciences
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19H04320/
• 关键词: 植生変化; 植生図化; 植生分布モデル; AI; リモートセンシング; 予測モデル

项目成果

淡路島中北部における明治期以降の植生景観の変遷

淡路岛中北部明治以来植被景观的变化

• 发表时间: 2022
• 作者: Ohsawa Shin;Inoue Koichi;Isoda Takahiro;Oku Masahide;Yurimoto Hiroya;Sakai Yasuyoshi;藤井奨太・藤原道郎
• 通讯作者: 藤井奨太・藤原道郎

UAVを用いた硫気孔からの距離と林冠木における植生指数の相関関係の評価

利用无人机评估冠层树木距硫喷口距离与植被指数的相关性

• 发表时间: 2021
• 作者: Tokoro Chiharu;Ishii Yuki;Tsunazawa Yuki;Jiang Xin;Okuyama Kyoko;Iwamoto Motonori;Sekine Yasuyoshi;ポリティカル・エコロジー論の系譜と新たな展開：スケールに関する議論を中心に;富田瑞樹・平山英毅・菅野洋・木村啓・岡田真秀
• 通讯作者: 富田瑞樹・平山英毅・菅野洋・木村啓・岡田真秀

高時空間分解能衛星画像を用いた尾瀬植生図作成手法の検討

高时空分辨率卫星影像尾濑植被图制作方法研究

• 发表时间: 2020
• 作者: Hirayama;H.;Tomita;M.;Sharma;R.C. and Hara;K;田畠斗夢・富田瑞樹・平山英毅・菅野洋・平吹喜彦・原慶太郎;富田瑞樹・平山英毅・菅野洋・木村啓・岡田真秀;平山英毅・富田瑞樹・原慶太郎
• 通讯作者: 平山英毅・富田瑞樹・原慶太郎

大津波と復興工事の影響下における砂浜・砂丘植生の変遷

海啸影响下海滩和沙丘植被的变化及重建工作

• 发表时间: 2022
• 作者: Kojima;Toshiharu;大沼みお;菅野洋・平吹喜彦・佐藤愛実・齋藤杏実・富田瑞樹・原慶太郎・岡浩平・黒沢高秀・松島肇
• 通讯作者: 菅野洋・平吹喜彦・佐藤愛実・齋藤杏実・富田瑞樹・原慶太郎・岡浩平・黒沢高秀・松島肇

Self-Supervised Learning of Satellite-Derived Vegetation Indices for Clustering and Visualization of Vegetation Types.

• DOI: 10.3390/jimaging7020030
• 发表时间: 2021-02-08
• 期刊: Journal of imaging
• 影响因子: 3.2
• 作者: Sharma RC;Hara K
• 通讯作者: Hara K