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33 results on '"Sobue, Shinichi"'

4. Strengthening agricultural decisions in countries at risk of food insecurity: The GEOGLAM Crop Monitor for Early Warning

Author

Becker-Reshef, Inbal, Justice, Christina, Barker, Brian, Humber, Michael, Rembold, Felix, Bonifacio, Rogerio, Zappacosta, Mario, Budde, Mike, Magadzire, Tamuka, Shitote, Chris, Pound, Jonathan, Constantino, Alessandro, Nakalembe, Catherine, Mwangi, Kenneth, Sobue, Shinichi, Newby, Terence, Whitcraft, Alyssa, Jarvis, Ian, and Verdin, James

Published
2020
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5. Preface

Author

Abidin Mohammad Zainal, Shamsudin Rosnah, Tongdeenok Piyapong, Sobue Shinichi Takashima, Young Anthony, and Hoque Ahasanul

Subjects
Microbiology, QR1-502, Physiology, QP1-981, Zoology, QL1-991
Published
2023
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15. Jaxa's Earth Observation Data Analysis on Covid-19

Author

Hamamoto, Ko, primary, Kuze, Akihiko, additional, Tadono, Takeo, additional, Sobue, Shinichi, additional, Ishizawa, Junichiro, additional, Ohyoshi, Kei, additional, Murakami, Hiroshi, additional, Kawamura, Kohei, additional, and Ikehata, Yousuke, additional

Published
2021
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18. Alos-2 Operation Status

Author

Sobue, Shinichi, primary, Fukuda, Takao, additional, Kamimura, Haruchika, additional, Ochiai, Osamu, additional, Noda, Akiko, additional, and Miyashita, Tomoki, additional

Published
2019
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19. A Study of the Sonification of Remote Sensing Data

Author

Sobue, Shinichi, Arai, Kohei, Okumura, Hayato, Yamamoto, Aya, Araki, Hiroshi, and Matsunaga, Tsuneo

Subjects
Sonification, Auditory Data, ENSO, Visualization
Abstract

膨大化するリモートセンシングデータから情報を抽出する手段としてデータマイニングなどとともに，GIS上で可視化が一般的に広く利用されている．本研究においては，人間の五感のうちで視覚ではなく，聴覚に着目し，複数の波長や観測物理量の情報を可聴化することにより，情報を抽出する手法の開発を行ったので，その結果を報告する．, Data visualization with GIS is powerful tool to derive information of need from remote sensing data like as data mining. In this study, we apply data sonification with ear, as one of 5 human sense, to find any alternative way to extract information of need from remote sensing data., 形態: カラー図版あり, Physical characteristics: Original contains color illustrations, 資料番号: AA0065236001, レポート番号: JAXA-RR-11-007

Published
2012

20. 月周回衛星「かぐや」地上系システムの開発と運用成果

Author

Hoshino, Hirokazu, Yonekura, Katsuhide, Yamada, Atsushi, Iwana, Yasunori, Ogawa, Mina, Ninomiya, Kenji, Matsui, Kai, Sobue, Shinichi, Okumura, Hayato, Tanaka, Koji, Hara, Hideo, and Takizawa, Yoshisada

Subjects
Ground Systems, KAGUYA(SELENE), Development, Operation
Abstract

資料番号: AC1000056000

Published
2009

21. 惑星科学データベースの国際情勢

Author

Kasaba, Yasumasa, Shinohara, Iku, Okada, Tatsuaki, Takashima, Takeshi, Abe, Masanao, Imamura, Takeshi, Okumura, H., Sobue, Shinichi, and Tanaka, Y.

Abstract

平成18年度宇宙科学情報解析センターシンポジウム（2006年11月28日. 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究本部(JAXA)(ISAS)）, 相模原市, 神奈川県, 2006 PLAIN Center Symposium (Space Science Informatics Symposium FY2006) (November 28, 2006. Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)(ISAS)), Sagamihara, Kanagawa Japan, 資料番号: SA6000108002

Published
2006

23. リモートセンシングデータの可聴化システムの提案

Author

祖父江, 真一, Sobue, Shinichi, 新井, 康平, Arai, Kohei, 奥村, 隼人, Okumura, Hayato, 山本, 彩, Yamamoto, Aya, 荒木, 博志, Araki, Hiroshi, 松永, 恒雄, Matsunaga, Tsuneo, 祖父江, 真一, Sobue, Shinichi, 新井, 康平, Arai, Kohei, 奥村, 隼人, Okumura, Hayato, 山本, 彩, Yamamoto, Aya, 荒木, 博志, Araki, Hiroshi, 松永, 恒雄, and Matsunaga, Tsuneo

Abstract

Data visualization with GIS is powerful tool to derive information of need from remote sensing data like as data mining. In this study, we apply data sonification with ear, as one of 5 human sense, to find any alternative way to extract information of need from remote sensing data., 膨大化するリモートセンシングデータから情報を抽出する手段としてデータマイニングなどとともに，GIS上で可視化が一般的に広く利用されている．本研究においては，人間の五感のうちで視覚ではなく，聴覚に着目し，複数の波長や観測物理量の情報を可聴化することにより，情報を抽出する手法の開発を行ったので，その結果を報告する．, Physical characteristics: Original contains color illustrations, 形態: カラー図版あり

Published
2015

25. 月・惑星探査データを用いたセキュアGIS環境

Author

Terazono, Junya, Nakamura, Ryosuke, Demura, Hirohide, Hirata, Naru, Yamamoto, Naotaka, Kodama, Shinsuke, and Sobue, Shinichi

Abstract

平成20年度宇宙科学情報解析シンポジウム（2009年2月23日. 宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究本部(JAXA)(ISAS)）, 相模原市, 神奈川県, Space Science Informatics Symposium FY2008 (February 23, 2009. Institute of Space and Astronautical Science, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)(ISAS)), Sagamihara, Kanagawa Japan, 資料番号: SA6000102005

Published
2009

26. Development of a method of cloud detection in Japanese earth observation satellites

Author

Sobue, Shinichi

Subjects
algorithm, high resolution, Landsat satellite, 雲観測, 天候, 高分解能, Landsat衛星, Japanese space program, 日本の地球観測衛星, アルゴリズム, weather, cloud detection, Japanese Earth Observation Satellite, 日本の宇宙開発プログラム, 光学センサ, optical sensor
Abstract

近年、地球観測衛星などの観測データと気候変動の予測モデルを活用することにより、エルニーニョに代表される全球規模での異常気象・気候に関する研究が進められている。このため、研究者が地球観測衛星データを効率的に利用するために、観測データを効率的かつ簡易に提供する情報システムの整備が必要となっている。衛星データの検索にあたっては、観測日・観測場所が主要な検索条件であるが、これに加えて光学センサーの場合にはデータの中の雲の割合も重要な検索条件となっている。これは、光学センサーのデータのうち70％が雲に覆われていて、雲の割合が多いデータは利用者にとって利用価値がないためである。そこで、衛星データの検索システムにおいては、各データに関する観測機器・観測日・観測場所などとともに被雲量率(データの中の雲の占める割合)を、データベースに登録し、利用することになる。従来この被雲量率については、衛星データを受信する際に、あわせて未補正データを運用者が目視による点検を行い、0から10までの11段階で評価を行い、その結果を手入力によりデータベースに追記してきた。しかし、昨今の衛星の高分解能化およびデータ中継衛星による全球観測によるデータ量の爆発的な増加により、運用者による雲量の目視評価が不可能な状況が発生しつつある。このため、雲量を運用者にかわって自動的に評価する手法の開発が必要となってきた。本稿においては、これまで米国などで開発された雲量の自動評価手法の概要について紹介するとともに、著者らが開発した日本の地球観測衛星用の新しい雲量の自動評価手法とその成果を説明する。, 資料番号: AA0047945000, レポート番号: JAXA-RM-04-013

Published
2005

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