論文の概要: Self-organizing maps for water quality assessment in reservoirs and lakes: A systematic literature review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18466v1
- Date: Sat, 20 Dec 2025 18:48:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.351079
- Title: Self-organizing maps for water quality assessment in reservoirs and lakes: A systematic literature review
- Title（参考訳）: 貯水池・湖沼における水質評価のための自己組織化マップ : 系統的文献レビュー
- Authors: Oraib Almegdadi, João Marcelino, Sarah Fakhreddine, João Manso, Nuno C. Marques,
- Abstract要約: 教師なしAI技術であるSOM(Self-Organizing Map)が水質評価に適用される。
SOMは多次元データを処理し、効果的な水管理を支援するために隠されたパターンを明らかにする。
本総説では, 生態系評価, 栄養状態分類, 藻類開花モニタリング, 捕食地域影響評価におけるSOMの多様性について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Sustainable water quality underpins ecological balance and water security. Assessing and managing lakes and reservoirs is difficult due to data sparsity, heterogeneity, and nonlinear relationships among parameters. This review examines how Self-Organizing Map (SOM), an unsupervised AI technique, is applied to water quality assessment. It synthesizes research on parameter selection, spatial and temporal sampling strategies, and clustering approaches. Emphasis is placed on how SOM handles multidimensional data and uncovers hidden patterns to support effective water management. The growing availability of environmental data from in-situ sensors, remote sensing imagery, IoT technologies, and historical records has significantly expanded analytical opportunities in environmental monitoring. SOM has proven effective in analysing complex datasets, particularly when labelled data are limited or unavailable. It enables high-dimensional data visualization, facilitates the detection of hidden ecological patterns, and identifies critical correlations among diverse water quality indicators. This review highlights SOMs versatility in ecological assessments, trophic state classification, algal bloom monitoring, and catchment area impact evaluations. The findings offer comprehensive insights into existing methodologies, supporting future research and practical applications aimed at improving the monitoring and sustainable management of lake and reservoir ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な水質は生態系のバランスと水の安全を支えている。
湖沼・貯水池の評価・管理は,データ疎度,不均一性,パラメータ間の非線形関係により困難である。
本稿では,教師なしAI技術であるSOM(Self-Organizing Map)を水質評価に適用する方法について検討する。
パラメータ選択、空間的および時間的サンプリング戦略、クラスタリングアプローチの研究を合成する。
SOMは多次元データを扱う方法に重点を置いており、効果的な水管理を支援するために隠されたパターンを明らかにする。
現場のセンサー、リモートセンシング画像、IoT技術、そして歴史的記録からの環境データの利用が増加し、環境モニタリングにおける分析的機会が大幅に拡大した。
SOMは複雑なデータセット、特にラベル付きデータが制限されている場合、分析に有効であることが証明されている。
これは、高次元データ可視化を可能にし、隠れた生態パターンの検出を容易にし、様々な水質指標間の重要な相関を識別する。
本総説では, 生態系評価, 栄養状態分類, 藻類開花モニタリング, 捕食地域影響評価におけるSOMの多様性について概説する。
この知見は,湖沼生態系のモニタリングと持続的管理の改善を目的とした,今後の研究および実践的応用を支援する,既存の方法論に関する総合的な知見を提供する。
関連論文リスト
- DEEP-SEA: Deep-Learning Enhancement for Environmental Perception in Submerged Aquatics [5.543187582839764]
継続的で信頼性の高い水中モニタリングは、海洋生物多様性の評価、生態学的変化の検出、自律探査に不可欠である。
水中環境は、光散乱、吸収、濁度により、画像の明瞭度を低下させ、色情報を歪ませることによる重要な課題を呈している。
空間構造を保存しながら低周波情報と高周波情報を両立させる深層学習に基づく水中画像復元モデルDEEP-SEAを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-18T11:07:26Z) - Retrieval-Augmented Water Level Forecasting for Everglades [1.2163458046014013]
本稿では,予測前のモデル入力を豊かにするために,Retrieval-Augmented Forecasting (RAF) を水文学領域に導入する。
RAFは、歴史的データから関連するパターンを特定し、組み込んで、文脈認識と予測精度を高める。
本研究では,エバーグレーズにおける実世界のデータに関する総合的な評価を行い,RAFフレームワークが水位予測精度を大幅に向上させることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-06T21:27:12Z) - AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock [77.95897723270453]
作物、漁業、家畜が世界の食料生産のバックボーンを形成し、成長を続ける世界の人口を養うのに不可欠である。
これらの問題に対処するには、効率的で正確でスケーラブルな技術ソリューションが必要であり、人工知能(AI)の重要性を強調している。
本調査では,従来の機械学習アプローチ,高度なディープラーニング技術,最新のビジョン言語基礎モデルなど,200以上の研究成果を体系的かつ徹底的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-29T17:59:48Z) - Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction [69.38041171537573]
水質は環境の持続可能性、生態系の回復力、公衆衛生に基礎を置いている。
ディープラーニングは、大規模な水質予測と科学的洞察生成のための変革的なポテンシャルを提供する。
汚染緩和や資源配分等、高額な運用上の意思決定に広く採用されていることは、未解決の信頼性の課題によって防止されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-13T01:50:50Z) - Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments [57.59857784298534]
本稿では,視覚的位置認識(VPR),特徴マッチング,画像分割を組み合わせた統合パイプラインを提案する。
本手法は, 再検討領域のロバスト同定, 剛性変換の推定, 生態系変化の下流解析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-06T05:13:19Z) - SeagrassFinder: Deep Learning for Eelgrass Detection and Coverage Estimation in the Wild [1.0617118349563253]
海草の草原は海洋生態系において重要な役割を担い、炭素の隔離、水質改善、生息地確保などの利益を提供している。
海底映像データを解析して海草被覆度を評価する現在の手作業は、時間と主観的である。
本研究では,海底ビデオデータから海草の検出とカバレッジ推定のプロセスを自動化するためのディープラーニングモデルについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-20T18:50:54Z) - Towards an Autonomous Surface Vehicle Prototype for Artificial Intelligence Applications of Water Quality Monitoring [68.41400824104953]
本稿では,人工知能アルゴリズムの利用と水質モニタリングのための高感度センシング技術に対処する車両プロトタイプを提案する。
車両には水質パラメータと水深を測定するための高品質なセンサーが装備されている。
ステレオカメラにより、実際の環境でのマクロプラスチックの検出と検出も可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:35:32Z) - SEN12-WATER: A New Dataset for Hydrological Applications and its Benchmarking [40.996860106131244]
気候と干ばつの増加は、世界中の水資源管理に重大な課題をもたらしている。
本稿では,干ばつ関連分析のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを用いたベンチマークとともに,新しいデータセットであるSEN12-WATERを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T16:50:59Z) - A Novel Underwater Image Enhancement and Improved Underwater Biological
Detection Pipeline [8.326477369707122]
本稿では, YOLOv5 バックボーンに畳み込みブロックアテンションモジュール (CBAM) を付加した特徴情報を取得する手法を提案する。
物体特性に対する水中生物特性の干渉が減少し、対象情報に対するバックボーンネットワークの出力が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T14:18:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。