統計解析を用いた複数小型漁船の魚群探知データの統合による海底地形の推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-5

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Estimation of Seabed Topography by Integration of Plural Fish Echo Sounder Data Using Statistical Analysis

著者名: 戸田 真志(公立はこだて未来大学),加賀谷 聡(公立はこだて未来大学),和田 雅昭(公立はこだて未来大学),畑中 勝守(東京農業大学)

著者名(英語): Toda Masashi(Future University-Hakodate),Kagaya Satoshi(Future University-Hakodate),Wada Masaaki(Future University-Hakodate),Hatanaka Katsumori(Tokyo University of Agriculture)

キーワード: 海底地形|魚群探知|統計解析|水産|Seabed topography|Fish echo sounder|Statistical analysis|Fishery

要約(日本語): 漁業、海岸環境保全など、浅海域における海底地形は需要の高い情報である。我々は、漁船に標準装備されている魚群探知機の水深情報とGPSの位置情報を統合することで、低コストな海底地形取得システムを提案し、検討を進めている。ところで、提案システムでは、取得データ中に二重反射などに起因する異常水深が含まれ、その除去が課題であった。本稿では、この異常水深除去手法を提案する。提案手法では、水深データの空間分布を様々なメッシュ領域で獲得し、それらの比較を行うことで、異常水深か否かを判断する。

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