資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 深層学習を用いた傾斜方位と傾斜量に基づくDEMの超解像(演旨) |
| 論文題名(英語) | Super-Resolution of DEM based on Slope and Aspect using Deep Learning (abs.) |
| 資料名 | 日本地質学会第128年学術大会講演要旨 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, the 128th Annual Meeting of the Geological Society of Japan (online) |
| 著者 | 升本 眞二, 水落 啓太, 野々垣 進, 根本 達也 |
| 著者(英語) | Shinji Masumoto, Keita Mizuochi, Susumu Nonogaki, Tatsuya Nemoto |
| 巻 | 128 |
| 頁 | R17-O-1 |
| 発行年 | 2021 |
| 発行者 | 日本地質学会 |
| 発行者(英語) | Geological Society of Japan |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| ISSN | 21876665 |
| DOI | 10.14863/geosocabst.2021.0_144 |
| キーワード | 数値標高モデル, 超解像, 深層学習, 傾斜量, 傾斜方位, DEM, Super-resolution, Deep learning, Slope, Aspect |
| ID | 300024063 |