資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 傾斜方位－傾斜量合成図を用いた数値標高モデルの超解像(演旨) |
| 論文題名(英語) | Super-Resolution of Digital Elevation Model using Aspect-Slope Image (abs.) |
| 資料名 | 第33回 日本情報地質学会講演会講演要旨 (online) |
| 資料名(英語) | GEOINFORUM-2022 Annual Meeting Abstracts (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 | 33 |
| 頁 | 29-30 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本情報地質学会 |
| 発行者(英語) | Japan Society of Geoinformatics |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| キーワード | 数値標高モデル, 超解像, 傾斜量, 傾斜方位, 深層学習, Digital Elevation Model, Super-resolution, Slope, Aspect, Deep learning |
| リンク | 日本情報地質学会ホームページ |
| ID | 300025071 |