論文の概要: Bibliometric and social network analysis on the use of satellite imagery
in agriculture: an entropy-based approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01282v1
- Date: Wed, 1 Feb 2023 10:46:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:00:49.475936
- Title: Bibliometric and social network analysis on the use of satellite imagery
in agriculture: an entropy-based approach
- Title（参考訳）: エントロピーに基づく農業における衛星画像の利用に関する書誌学的・社会ネットワーク分析
- Authors: Riccardo Dainelli, Fabio Saracco
- Abstract要約: 本研究の目的は, この研究領域の構造を明らかにするため, 科学的文献を発掘することである。
学術文献については、諸国の異なるパフォーマンスが観察された。
リモートセンシングによる気象パラメータの検索の重要性と植生指標の広範利用が検出された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Satellite imagery is gaining popularity as a valuable tool to lower the
impact on natural resources and increase profits for farmers. The purpose of
this study is twofold: to mine the scientific literature for revealing the
structure of this research domain and to investigate to what extent scientific
results are able to reach a wider public. To fulfill these, respectively, a Web
of Science and a Twitter dataset were retrieved and analysed. Regarding
academic literature, different performances of the various countries were
observed: the USA and China resulted as the leading actors, both in terms of
published papers and employed researchers. Among the categorised keywords,
"resolution", "Landsat", "yield", "wheat" and "multispectral" are the most
used. Then, analysing the semantic network of the words used in the various
abstracts, the different facets of the research in satellite remote sensing
were detected. It emerged the importance of retrieving meteorological
parameters through remote sensing and the broad use of vegetation indexes. As
emerging topics, classification tasks for land use assessment and crop
recognition stand out, together with the use of hyperspectral sensors.
Regarding the interaction of academia with the public, the analysis showed that
it is practically absent on Twitter: most of the activity therein is due to
private companies advertising their business. Therefore, there is still a
communication gap between academia and actors from other societal sectors.
- Abstract（参考訳）: 衛星画像は天然資源への影響を下げ、農家の利益を増やす貴重なツールとして人気を集めている。
本研究の目的は,この研究領域の構造を明らかにするための科学的文献を発掘し,科学的な成果がどの程度広く一般に公開されるかを調査することである。
これらを満たすために、それぞれWeb of ScienceとTwitterデータセットを検索して分析した。
学術文献については、出版論文と研究者の両面で、米国と中国が主要な俳優となったなど、各国の様々な業績が観察された。
分類されたキーワードの中で、最もよく使われるのは「解像度」、「ランドサット」、「収量」、「小麦」、「マルチスペクトル」である。
そこで, 衛星リモートセンシングにおける研究のさまざまな側面から, 様々な要約で使用されている単語の意味ネットワークを分析した。
リモートセンシングによる気象パラメータの検索と植生指標の広範な利用の重要性が浮かび上がった。
新しいトピックとして、土地利用評価と作物認識のための分類タスクが、ハイパースペクトルセンサーの使用とともに際立っている。
学界と一般大衆の交流について分析したところ、Twitter上では事実上欠落していることがわかった。
したがって、学術と他の社会セクターのアクターの間にはまだコミュニケーションギャップがある。
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