@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00235887,
 author = {木村, 大毅 and 石川, 達也 and 三ツ木, 雅紀 and 北越, 康敬 and 田中, 隆宏 and ナオミ, シムンバ and 田中, 謙太郎 and 三瓶, 理人 and 若林, 洋尭 and 立堀, 道昭},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {衛星画像解析は、気候変動や植生の成長具合の把握などにとって重要な手法である。しかし、衛星画像の取得周期は比較的長いことも多く、また天候の影響もあり、植生などに関する正確な値を判定することは困難になることも多い。そこで、本稿では合成開口レーダー画像から植生を判定する正規化差植生指数画像に変換する基盤モデルを、対象となる衛星以外からのデータも活用することで、事前学習を実施する手法を提案する。評価は、キャベツ農場の植生把握に応用したコンペティションで実施した。結果として、57参加者中1位の結果になり、誤差自体も2位の手法に比べて31％向上した。},
 pages = {81--82},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {事前学習を用いた衛星画像解析},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}