EXAMINATION OF THE BOTTOM MATERIAL IDENTIFICATION METHOD BASED ON THE UAV PHOTOGRAMMETRY AND IMAGE ANALYSIS USING DEEP LEARNING

Author:

ONAKA Nozomu1,AKAMATSU Yoshihisa1,MABU Shingo1,YASUGI Shinya2

Affiliation:

1. 山口大学大学院 創成科学研究科

2. 株式会社長大 社会環境3部

Publisher

Japan Society of Civil Engineers

Subject

Geriatrics and Gerontology

Reference9 articles.

1. 1) 湖沼技術研究会底質ワーキング:底質に関わる技術資料,pp. 10,2009.

2. 2) 岡田知也,古川恵太:東京湾沿岸域における音響装置を用いた詳細な底質分布図の作成とベントス生息状況,海岸工学論文集,第52巻,pp. 1431-1435,2005.

3. 3) 大中臨,赤松良久,間普真吾,乾隆帝,花岡拓身:UAV空撮画像を用いた機械学習によるアサリの生息場予測手法の開発,土木学会論文集 B1(水工学),Vol. 76,No. 2,I_1279-I_1284,2020.

4. 4) 国土交通省中国地方整備局:15 年目を迎えた中海・宍道湖の浅場整備~適合的管理の成果~,2018.

5. 5) 株式会社長大:中海宍道湖浅場モニタリング業務報告書,2021.

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1. DEVELOPMENT OF A SEDIMENT PARTICLE SIZE PREDICTION METHOD FOR TIDAL FLAT BASED ON IMAGE ANALYSIS USING DEEP LEARNING;Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering);2022

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