WEKO3
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時空間変動データからのホットスポット自動抽出・要約システムの開発
https://doi.org/10.20637/JAXA-RR-17-009/0004
https://doi.org/10.20637/JAXA-RR-17-009/00040859de67-5d5c-4cb9-8dc8-1fca38db746c
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
AA1730023004.pdf (2.9 MB)
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Item type | テクニカルレポート / Technical Report(1) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2018-03-19 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 時空間変動データからのホットスポット自動抽出・要約システムの開発 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | spatio-temporal data | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | hot spot | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | object extraction | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | pattern discovery | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | mixture distribution | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||
資源タイプ | technical report | |||||
ID登録 | ||||||
ID登録 | 10.20637/JAXA-RR-17-009/0004 | |||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||
その他のタイトル(英) | ||||||
その他のタイトル | Development of Automatic Extraction and Summarization System for Hot spots in Spatio-Temporal Data | |||||
著者 |
本田, 理恵
× 本田, 理恵× 林, 諒× Honda, Rie× Hayashi, Ryo |
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著者所属 | ||||||
高知大学 | ||||||
著者所属 | ||||||
高知大学 | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Kochi University | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Kochi University | ||||||
出版者 | ||||||
出版者 | 宇宙航空研究開発機構(JAXA) | |||||
出版者(英) | ||||||
出版者 | Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) | |||||
書誌情報 |
宇宙航空研究開発機構研究開発報告: 宇宙科学情報解析論文誌: 第7号 en : JAXA Research and Development Report: Journal of Space Science Informatics Japan: Volume 7 巻 JAXA-RR-17-009, p. 33-42, 発行日 2018-03-09 |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 宇宙, 惑星科学の分野で取得される時空間データには, 周囲とは異なる値を持つ'ホットスポット'に着目すべき問題が現れることが多い. このホットスポット領域をオブジェクトとして自動的に抽出して記載し, その時空間変動パターンを抽出することができれば様々な問題に応用出来ると考えられる. 本研究では時系列グリッドデータから多変量正規分布の混合分布でモデル化し, そのモデルパラメータを求めることによってホットスポットを自動抽出する手法と, これを使って気象衛星画像からインタラクティブ知識発見システムの構築例について紹介し, これらの研究例を通して明らかになった問題から今後の方向性について述べる. | |||||
抄録(英) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | The hot spots' which have the values unlike ones in the neighborhood often appear in the spatio-temporal data set in the field of space and planetary sciences. Method of automatic extraction of such hotspots as objects from the spatio-temporal data by using mixture distribution of multivariate normal distributions are described, which aims to understand changing patterns such as co-occurrence or temporal rules among the hot spots and to predict them. This paper also introduces the example system in which hotspots are extracted from meteorological satellite imagery. Plans for future work are also discussed based on the problem that became clear through this study example. | |||||
内容記述 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 形態: カラー図版あり | |||||
内容記述(英) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | Physical characteristics: Original contains color illustrations | |||||
ISSNONLINE | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 2433-2216 | |||||
資料番号 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 資料番号: AA1730023004 | |||||
レポート番号 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | レポート番号: JAXA-RR-17-009 |