論文の概要: Semantic Workflows and Machine Learning for the Assessment of Carbon
Storage by Urban Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10263v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 01:30:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 22:17:10.862187
- Title: Semantic Workflows and Machine Learning for the Assessment of Carbon
Storage by Urban Trees
- Title（参考訳）: 都市樹による炭素貯蔵評価のための意味的ワークフローと機械学習
- Authors: Juan Carrillo, Daniel Garijo, Mark Crowley, Rober Carrillo, Yolanda
Gil, Katherine Borda
- Abstract要約: 本研究は、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)のガイドラインに従って、アフリカの地域における炭素貯蔵量を推定する。
我々の知る限りでは、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)のガイドラインに従い、アフリカ各地の炭素貯蔵量を推定する最初の研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7326934284216877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Climate science is critical for understanding both the causes and
consequences of changes in global temperatures and has become imperative for
decisive policy-making. However, climate science studies commonly require
addressing complex interoperability issues between data, software, and
experimental approaches from multiple fields. Scientific workflow systems
provide unparalleled advantages to address these issues, including
reproducibility of experiments, provenance capture, software reusability and
knowledge sharing. In this paper, we introduce a novel workflow with a series
of connected components to perform spatial data preparation, classification of
satellite imagery with machine learning algorithms, and assessment of carbon
stored by urban trees. To the best of our knowledge, this is the first study
that estimates carbon storage for a region in Africa following the guidelines
from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).
- Abstract（参考訳）: 気候科学は、世界気温の変化の原因と結果の両方を理解するために重要であり、決定的な政策立案に不可欠になっている。
しかし、気候科学の研究では、データ、ソフトウェア、実験的なアプローチ間の複雑な相互運用性の問題に対処する必要がある。
科学的ワークフローシステムは、実験の再現性、プロヴァンスキャプチャー、ソフトウェア再利用性、知識共有など、これらの問題に対処するための非並列的な利点を提供する。
本稿では,空間データ作成,衛星画像の機械学習アルゴリズムによる分類,都市木に蓄えられた炭素の評価を行う,一連の連結成分を用いた新しいワークフローを提案する。
我々の知る限りでは、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)のガイドラインに従って、アフリカのある地域の炭素貯蔵量を推定する最初の研究である。
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