論文の概要: Dependence of Physiochemical Features on Marine Chlorophyll Analysis
with Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12325v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 19:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 23:14:25.199608
- Title: Dependence of Physiochemical Features on Marine Chlorophyll Analysis
with Learning Techniques
- Title（参考訳）: 海洋クロロフィル分析における物理化学的特徴と学習技術
- Authors: Subhrangshu Adhikary, Sudhir Kumar Chaturvedi, Saikat Banerjee and
Sourav Basu
- Abstract要約: 植物プランクトンの濃度の不均衡は生態系のバランスを損なう可能性がある。
植物プランクトンの生育は、鉄、硝酸塩、リン酸塩、pH、塩分などの生理化学的成分の最適濃度に依存する。
我々はベンガル湾で機械学習と深層学習を用いて,物理化学的特徴に基づくクロロフィルの回帰モデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Marine chlorophyll which is present within phytoplankton are the basis of
photosynthesis and they have a high significance in sustaining ecological
balance as they highly contribute toward global primary productivity and comes
under the food chain of many marine organisms. Imbalance in the concentrations
of phytoplankton can disrupt the ecological balance. The growth of
phytoplankton depends upon the optimum concentrations of physiochemical
constituents like iron, nitrates, phosphates, pH level, salinity, etc. and
deviations from an ideal concentration can affect the growth of phytoplankton
which can ultimately disrupt the ecosystem at a large scale. Thus the analysis
of such constituents has high significance to estimate the probable growth of
marine phytoplankton. The advancements of remote sensing technologies have
improved the scope to remotely study the physiochemical constituents on a
global scale. The machine learning techniques have made it possible to predict
the marine chlorophyll levels based on physiochemical properties and deep
learning helped to do the same but in a more advanced manner simulating the
working principle of a human brain. In this study, we have used machine
learning and deep learning for the Bay of Bengal to establish a regression
model of chlorophyll levels based on physiochemical features and discussed its
reliability and performance for different regression models. This could help to
estimate the amount of chlorophyll present in water bodies based on
physiochemical features so we can plan early in case there arises a possibility
of disruption in the ecosystem due to imbalance in marine phytoplankton.
- Abstract（参考訳）: 植物プランクトンに生息する海洋クロロフィルは光合成の基礎であり、地球規模の一次生産に大きく貢献し、多くの海洋生物の食物連鎖の下にあるため、生態的バランスを維持する上で非常に重要である。
植物プランクトンの濃度の不均衡は生態系のバランスを損なう可能性がある。
植物プランクトンの生育は、鉄、硝酸塩、リン酸塩、pH、塩分濃度などの生理化学的成分の最適濃度に依存し、理想的な濃度からの偏差は植物プランクトンの生育に影響し、最終的に生態系を破壊することができる。
このような成分の分析は海洋植物プランクトンの生長を推定する上で非常に重要である。
リモートセンシング技術の進歩により、地球規模の物理化学成分をリモートで研究する範囲が向上した。
機械学習技術により、生理化学的性質と深層学習に基づいて海洋クロロフィルのレベルを予測することが可能になったが、人間の脳の動作原理をシミュレートするより高度な方法が実現された。
本研究では,ベンガル湾における機械学習と深層学習を用いて,物理化学的特徴に基づくクロロフィルレベルの回帰モデルを構築し,その信頼性と性能について検討した。
これは、生物化学的特徴に基づいて水域に存在するクロロフィルの量を推定するのに役立ち、海洋植物プランクトンの不均衡によって生態系が混乱する可能性がある場合に、早期に計画することができる。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-25T20:03:24Z)
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