フナフチ環礁フォンガファレ島を対象としたディープラーニングによる海岸堆積物分類モデルの構築

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タイトル別名
  • CONSTRUCTION OF CLASSIFICATION MODEL OF COASTAL SEDIMENTS IN FUNAFUTI ATOLL OF TUVALU USING DEEP LEARNING
  • フナフチ カンショウ フォンガファレトウ オ タイショウ ト シタ ディープラーニング ニ ヨル カイガン タイセキブツ ブンルイ モデル ノ コウチク

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抄録

<p> ツバル国フナフチ環礁のフォンガファレ島を対象に,現地において負担が少なく効率的な沿岸域の管理を目指し,空撮画像からの堆積物分類を目的とした畳み込みニューラルネットワークモデルの構築を行った.様々な学習条件による学習・テスト精度の比較検討から,中間層の層数,学習回数,畳み込み層のフィルタ枚数において,その数が増加すると学習,テスト精度が向上することが分かった.一方,畳み込み層のフィルタサイズ,バッチ数はその数の増加と精度向上には明確な関係が見られなかった.本研究で得られた最も良い精度のモデルを現地で取得した空撮画像に適用した結果,砂浜域についてはおおむね想定通りの分類結果が得られたが,礫域については,一部で砂浜域として分類される結果となった.</p>

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