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  1. 学術雑誌論文

Automated VIIRS boat detection based on machine learning and its application to monitoring fisheries in the East China Sea

https://fra.repo.nii.ac.jp/records/2000170
https://fra.repo.nii.ac.jp/records/2000170
3eb01361-a867-4d19-87b3-ecb825a908ff
名前 / ファイル ライセンス アクション
Tsuda Tsuda et al Automated VIIRS boat detection.pdf (2.8 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2024-02-15
タイトル
タイトル Automated VIIRS boat detection based on machine learning and its application to monitoring fisheries in the East China Sea
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 VIIRS nightlight; VIIRS boat detection; machine learning
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 津田, 真樹

× 津田, 真樹

en Tsuda, Masaki E.
Global Fishing Watch
Japan Fisheries Research and Education Agency

ja 津田, 真樹
グローバル・フィッシング・ウォッチ
水産研究・教育機構(退職)

ja-Kana ツダ, マサキ

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Miller, Nathan A.

× Miller, Nathan A.

en Miller, Nathan A.
Global Fishing Watch

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齋藤, 類

× 齋藤, 類

WEKO 70

en Saito, Rui

ja 齋藤, 類


ja-Kana サイトウ, ルイ

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Park, Jaeyoon

× Park, Jaeyoon

en Park, Jaeyoon
Global Fishing Watch

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大関, 芳沖

× 大関, 芳沖

WEKO 1185
e-Rad 40371819

en Ozeki, Yoshioki

ja 大関, 芳沖


ja-Kana オオゼキ, ヨシオキ

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Remote sensing is essential for monitoring fisheries. Optical sensors such as the day–night band (DNB) of the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) have been a crucial tool for detecting vessels fishing at night. It remains challenging to ensure stable detections under various conditions affected by the clouds and the moon. Here, we develop a machine learning based algorithm to generate automatic and consistent vessel detection. As DNB data are large and highly imbalanced, we design a two-step approach to train our model. We evaluate its performance using independent vessel position data acquired from on-ship radar. We find that our algorithm demonstrates comparable performance to the existing VIIRS boat detection algorithms, suggesting its possible application to greater temporal and spatial scales. By applying our algorithm to the East China Sea as a case study, we reveal a recent increase in fishing activity by vessels using bright lights. Our VIIRS boat detection results aim to provide objective information for better stock assessment and management of fisheries.
言語 en
書誌情報 en : Remote Sensing

巻 15, 号 11, p. 2911, 発行日 2023-06-02
出版者
出版者 MDPI
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2072-4292
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.3390/rs15112911
情報源
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ Local
関連識別子 23237002
言語 ja
関連名称 水産資源研究所 水産資源研究センター 漁業情報解析部(横浜)
関連サイト
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ URI
関連識別子 https://www.mdpi.com/2072-4292/15/11/2911
言語 en
関連名称 MDPI Open Access Article
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2024-02-15 01:56:10.364093
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