地理情報学と地球統計学: 概要

人工ニューラルネットワークを用いた干ばつ空間オブジェクト予測アプローチ

ベルハン G、タデッセ T、アトナフ S

人工ニューラルネットワークを用いた干ばつ空間オブジェクト予測アプローチ

物体識別とモデリングの概念は、リモートセンシング画像を地理的現象に変換する長期にわたる科学的取り組みの原動力となっています。この記事の目的は、逆伝播人工ニューラルネットワーク (ANN) を使用して、衛星画像から干ばつの空間オブジェクトを特徴付けて識別し、干ばつの予測と緩和を改善する新しい概念を開発することです。干ばつを空間オブジェクトとして特徴付けるために、複数のセンサーと解像度からの 11 の属性 (正規化差植生指数の標準化偏差 [SDNDVI]、数値標高モデル [DEM]、土壌水分保持能力、生態地域、土地被覆、標準降水量指数 [SPI]、海洋指数など) が使用されました。