資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 機械学習による三次元デジタル露頭モデルを用いた凹凸度推定(SCG51-02)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Applying a machine learning model to quantify the surface ruggedness using high-resolution 3D outcrop model (SCG51-02)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 中村 拓夢, 喜岡 新, 山田 泰広 |
| 著者(英語) | Takumu Nakamura, Arata Kioka, Yasuhiro Yamada |
| 巻 | 2022 |
| 頁 | SCG51-02 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| キーワード | 機械学習, 露頭, 表面凹凸, HSV, 三次元デジタル露頭モデル, Machine Learning, Outcrop, Surface Ruggeddness, HSV, 3D digital outcrop model |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300029570 |