Turkish Journal of Remote Sensing and GIS最新文献_第2页

Bina Zarfının Termal Görüntüler ile Fotogrametrik Modellenmesi

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1166498

Deniz Sakalp, Özgün Akçay

{"title":"Bina Zarfının Termal Görüntüler ile Fotogrametrik Modellenmesi","authors":"Deniz Sakalp, Özgün Akçay","doi":"10.48123/rsgis.1166498","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1166498","url":null,"abstract":"Termal kameralı İnsansız Hava Araçları (İHA) görüntüleri ile üretilen nesne yüzey sıcaklıkları ve üç boyutlu geometrileri günümüzde pek çok uygulama alanında kullanılmaktadır. Başlangıçta kullanımı sadece askeri alanla sınırlanan insansız hava araçlarının düşük maliyet, hız ve tekrarlı uçuş kabiliyeti nedeniyle küçük alanlarda sıkça tercih edilmektedir. Yalıtım sistemlerinin arızaları, beklenmedik sıcaklık değişimlerini ve artan enerji tüketimini tetikleyen sonuç olarak cephe yapısını doğrudan etkileyen bir enerji akışına olanak tanır. Bu ısıl köprüler termal kameralar ile görüntülenerek bina ısı kaçaklarının kolayca belirlenmesini mümkün kılmaktadır. Termal görüntüleme geniş kullanımına rağmen, dar görüş alanı ve mekânsal çözünürlüğünün düşük olması nedeniyle sınırlıdır. Çalışmada, Ankara ilinin Gölbaşı ilçesinde yer alan bir binanın görünür ve termal görüntüleri insansız hava aracı ile elde edilerek inceleme için yeni bir yaklaşım benimsenmiştir. Bu yaklaşım, İHA’ya monte iki kameradan elde edilen termal ve görünür görüntülerden Structure from Motion (SfM) tekniğine dayalı üç boyutlu tek bir model oluşturulmasına dayanmaktadır. Bu çalışma sonucunda görünür ve termal verilerin eş-kayıt edilmesi sayesinde elde edilen fotogrametrik model ile bina incelemenin ve yorumlamanın elverişli olduğu görülmüştür.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124775754","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Flood Inundation Mapping with Supervised Classifiers: 2021 Gediz Plain Flood 基于监督分类器的洪水淹没映射:2021 Gediz平原洪水

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1220879

Enis Arslan, Serkan Kartal

{"title":"Flood Inundation Mapping with Supervised Classifiers: 2021 Gediz Plain Flood","authors":"Enis Arslan, Serkan Kartal","doi":"10.48123/rsgis.1220879","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1220879","url":null,"abstract":"Generation of flood inundation maps is beneficial in flood risk assessment and evaluation. Flood inundation mapping can be achieved by many remote sensing techniques like change detection (CD) with thresholding and machine learning-based (ML) methods. Optical and synthetic aperture radar (SAR) imagery are widely used, provided by different satellite systems. This study used Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 MSI satellite data in Google Earth Engine (GEE) with supervised ML algorithms. Gediz Plain, Turkey was selected as the study area, which is an agricultural area covered mostly by croplands. A flood event that occurred on February 2, 2021, was examined and flood inundation map for the study area was composed. Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF) and K-Nearest Neighbor (KNN) ML algorithms were selected and models were trained with manually created labelled data in GEE. Also, CD was applied on after and before event SAR images in a traditional approach. RF classifier performs best in Sentinel-2 MSI imagery with 94% overall classification accuracy where KNN classifier gives 93.3% accuracy value for Sentinel-1 SAR dataset, indicating the robustness of SAR imagery for all-weather conditions.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134569078","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Kayseri’de Çoklu Regresyon ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon Yöntemleri ile Konutların Toplu Değerlemesi

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1255881

Mehmet Fatih Toprak, Oğuzhan Güngör

{"title":"Kayseri’de Çoklu Regresyon ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon Yöntemleri ile Konutların Toplu Değerlemesi","authors":"Mehmet Fatih Toprak, Oğuzhan Güngör","doi":"10.48123/rsgis.1255881","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1255881","url":null,"abstract":"Konutların toplu olarak değerleme işlemleri için çoklu regresyon ve coğrafi ağırlıklı regresyon analizleri kullanılarak yürütülen bu çalışma için Kayseri’de çok katlı binalarda yer alan konut verileri toplanmıştır. Öznitelik bilgileri olarak, konutun çevresine, konutun içinde bulunduğu binaya ve konutun iç özelliklerine ilişkin bilgiler toplanmıştır. Toplam 1365 adet veri ile yürütülen çalışmada her iki yönteme ilişkin sonuçların karşılaştırılabilmesi için R2, Ortalama Mutlak Hata (MAE), Mutlak Hata Oranları Ortalaması (MAPE), Hata Kareleri Ortalaması (MSE) ve Hata Kareleri Ortalamasının Karekökü (RMSE) ölçütleri hesaplanmıştır. Çoklu regresyon yönteminde R2: 0.741796, MAE: 89326, MAPE: 0.1675, MSE: 13256373049, RMSE: 115136 ve standart sapma: 0.1576 olarak bulunmuştur. Coğrafi ağırlıklı regresyon yönteminde ise R2: 0.762649, MAE: 85533, MAPE: 0.1604, MSE: 12185751976, RMSE: 110389 ve standart sapma: 0.1536 olarak hesaplanmıştır. Çoklu regresyon ve coğrafi ağırlıklı regresyon analizleri ile konut değer tahminlerinin her ikisinde de sonuçlar birbirine çok yakın çıkmış ve Kayseri şehir merkezinde konutların toplu olarak değerleme işlemlerinin bu yöntemlerle yapılabileceği sonucuna varılmıştır.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"169 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121797000","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

İHA Tabanlı 3 Boyutlu Verilere Farklı Perspektiflerde Bakış: İTÜ Ayazağa Kampüsü

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1195012

Semih Sami Akay

{"title":"İHA Tabanlı 3 Boyutlu Verilere Farklı Perspektiflerde Bakış: İTÜ Ayazağa Kampüsü","authors":"Semih Sami Akay","doi":"10.48123/rsgis.1195012","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1195012","url":null,"abstract":"İnsansız Hava Araçları (İHA), diğer veri üretim yöntemleri ile karşılaştırıldığında son yıllarda maliyet, veri türü ve çözünürlüğü açısından avantajlar sağlamaktadır. Bu kapsamda, İHA verileri klasik ölçme veya haritalama amaçları dışında farklı sektörlerde, araştırmalarda ve platformlarda kullanılmaktadır. İHA verileri, fiziksel temas sağlanmadan sanal ve çevrimiçi platformlar gibi farklı ve yeni alanlarda katılımcılar ile yeryüzü arasında etkileşim sağlamaktadır. Üç boyutlu (3B) veriler, internet sitelerine, oyun motorlarına, animasyon uygulamalarına, masaüstü ve taşınabilir cihazlarda çeşitli uygulamalara entegre edilerek gerçek yeryüzü ile kullanıcılara farklı deneyimler sunabilmektedir. 3B veri paylaşım platformları, İHA tabanlı verilere doğrudan sahip olmadan her kullanıcıya gerçeğe yakın veri üzerinde ölçüm yapma, gezerek bilgi alma, 3B deneyim yaşama, çevrimiçi sosyalleşme ve görüşme kapsamlarında olanaklar sunmakta, alana ulaşım, erişim ve maddiyat konularında her kullanıcıyı ortak paydada buluşturmaktadır. Çalışmanın amacı, İstanbul Teknik Üniversitesi Ayazağa Kampüsü yüksek çözünürlüklü nokta bulutu ve 3B model üretilmesi ile bu verilerin sanal ve çevrimiçi platformlarda farklı perspektiflerde kullanımının gösterilmesidir. Kampüs verileri Metaverse (sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR)), çevrimiçi (bilgi ve gezinme platformu ve çevrimdışı (uçuş simülasyonu, katı model üretimi) gibi farklı uygulamalarda kullanılmak üzere farklı platformlara entegre edilmiştir. Kullanıcılar kampüse fiziksel temas olmadan gezebilmekte, bilgi alabilmekte, etkinlikler düzenleyebilmekte ve deneyim kazanabilmektedir.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"156 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121313530","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Türkiye’deki 2000 – 2021 Yılları Arasındaki Bitki Örtüsü Yangınlarının Mekânsal Analizi

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1179051

Özer Akyürek

{"title":"Türkiye’deki 2000 – 2021 Yılları Arasındaki Bitki Örtüsü Yangınlarının Mekânsal Analizi","authors":"Özer Akyürek","doi":"10.48123/rsgis.1179051","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1179051","url":null,"abstract":"Doğal veya insani sebeplerden meydana gelen yangınlar, yeryüzünde yaşayan tüm canlıları etkileyen en önemli doğal afetlerden bir tanesidir. Yeryüzünde her yıl ortalama olarak 3-5 milyon km2lik ormanlık alan yanmaktadır. Meydana gelen yangınlar, canlıları etkileyen küresel ısınma, atmosferde bulunan hava kirletici parametrelerin yoğunluğunda artış vb. çeşitli faktörler meydana getirmektedirler. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri gelişen günümüz teknolojisinde meydana gelen doğal afetlerin izlenmesinde ve yönetiminde sıklıkla başvurulan araçlardandır. Konumsal verileri yönetmedeki başarısı, konumsal analiz yapabilme yeteneği, sonuçları sunabilme ve görselleştirme kapasitesi nedeniyle sıklıkla tercih edilmektedir. Bu çalışmada 2000 – 2021 yılları arasında Türkiye’de ormanlık ve otlak alanlarda meydana gelen bitki örtüsü yangınları mekânsal istatistik yöntemlerle incelenerek analizi yapılmış ve haritalandırılması sağlanmıştır. Analizler sonucunda 21 yıllık süreç içerisinde ormanlık alan yangınlarından en çok etkilenen bölgelerin Ege, Akdeniz ve Güneydoğu Anadolu bölgeleri, otlak alan yangınlarından ise İç ve Güneydoğu Anadolu bölgesi olduğu tespit edilmiştir. Ormanlık alan yangınlarından en çok etkilenen ilin Antalya, otlak alan yangınlarından en çok etkilenen ilin ise Şanlıurfa olduğu belirlenmiştir.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123417752","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

İstatistiksel Yöntemlerle Yukarı Karasu Havzası'nın Kuzeydoğu Bölümünün (Erzurum) Heyelan Duyarlılık Analizi

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2023-03-28 DOI: 10.48123/rsgis.1202140

Erdem Aydoğan, Serhat Dağ

{"title":"İstatistiksel Yöntemlerle Yukarı Karasu Havzası'nın Kuzeydoğu Bölümünün (Erzurum) Heyelan Duyarlılık Analizi","authors":"Erdem Aydoğan, Serhat Dağ","doi":"10.48123/rsgis.1202140","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1202140","url":null,"abstract":"Bu çalışmada, Erzurum ilinde Yukarı Karasu Havzası’nın kuzeydoğu bölümünün heyelan duyarlılık analizi gerçekleştirilmiştir. Arazi çalışmaları ile 334 adet heyelan tespit edilerek heyelan envanter haritası oluşturulmuştur. Mevcut heyelanların %80’i analizlerde kullanılırken, rastgele seçilen %20’si ise duyarlılık performansının değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Çalışma alanı koşulları göz önünde bulundurularak jeolojik, topoğrafik ve çevresel ilişkin parametreler analizlerde değerlendirilmiştir. Çalışmada hem frekans oranı yöntemi (FO) hem de Bayes olasılık modeli (BO) kullanılarak 5 farklı duyarlılık sınıfından oluşacak şekilde heyelan duyarlılık haritaları üretilmiştir. Daha sonra haritalar mevcut heyelanlarla karşılaştırılarak performans analizi gerçekleştirilmiştir. Frekans oranı yöntemine göre çalışma alanının %55.02’si, mevcut heyelanların ise %89.1’i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlar olarak belirlenmiştir. Bayes olasılık modeli ile üretilen duyarlılık haritasında ise çalışma alanının %41.21’i, mevcut heyelanların ise %76.45’i yüksek ve çok yüksek duyarlı alanlarda tespit edilmiştir. Bu sonuç çalışmada her iki yöntemle elde edilen heyelan duyarlılık haritalarının mühendislik projelerinin tasarımı ve mekânsal planlama çalışmalarında kullanılabilir nitelikte olduğunu göstermektedir.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132555903","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

CBS tabanlı AHP yöntemi kullanılarak Bitlis İlinin Heyelan Duyarlılık Haritalaması

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2022-09-18 DOI: 10.48123/rsgis.1119723

M. Aydın, Elif SEVGİ BİRİNCİOĞLU, Aydın Büyüksaraç

引用次数: 0

Methods Used in Flood Susceptibility Mapping 洪水易感性制图方法

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2022-09-18 DOI: 10.48123/rsgis.1129606

Cagla Melisa Kaya

{"title":"Methods Used in Flood Susceptibility Mapping","authors":"Cagla Melisa Kaya","doi":"10.48123/rsgis.1129606","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1129606","url":null,"abstract":"In recent years, flood susceptibility mapping has an important place among the studies carried out to take precautions against floods and mitigate the damages and possible negative effects caused by floods. In this context, flood susceptibility analysis, especially on a regional scale, has been the subject of research by many researchers. In this study, the methods used in flood susceptibility mapping were investigated. 155 studies on flood susceptibility published between 2014 and 2022 were evaluated. In general, the methods used in the determination and evaluation of flood susceptibility are multi-criteria decision making (MCDM) methods, physically based hydrological models, statistical methods and various soft computing methods. Although the use rate of traditional statistical methods and multi-criteria decision making methods is already high among researchers, the methods used in flood susceptibility analysis have evolved over the years from traditional human judgments to statistical methods based on big data and machine learning methods. In the reviewed studies, it has been observed that machine learning, fuzzy logic, metaheuristic optimization algorithms and heuristic search algorithms, which are soft computing methods, have been widely used in the flood susceptibility mapping in recent years.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"34 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121825236","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 2

Investigation of 6-Year Land Use Change of Sakarya River Around İnhisar (Bilecik) using Remote Sensing İnhisar (Bilecik)附近萨卡雅河6年土地利用变化遥感调查

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2022-09-18 DOI: 10.48123/rsgis.1111906

Coşkun Güneş, H. Uyguçgil

{"title":"Investigation of 6-Year Land Use Change of Sakarya River Around İnhisar (Bilecik) using Remote Sensing","authors":"Coşkun Güneş, H. Uyguçgil","doi":"10.48123/rsgis.1111906","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1111906","url":null,"abstract":"İnhisar (Bilecik) is located in the center-east of the study area, which is bounded by Söğüt (Bilecik) in the southwest and Yenipazar (Bilecik) in the northeast. Sakarya River, located in the center of the study area, provides continuity in the East-West direction for approximately 40 km and is fed by drains from both the north and the south. Marble enterprises with economic value are widely observed in the region. In addition, it is very important for the natural environment to protect areas such as İnhisar waterfall and Harmankaya Canyon Nature Park in the region from harm that may be caused by human activities. The main purpose of the study is to examine the areas with natural structures that are important for the environment on a regional scale with data provided by earth observation satellites and to define the time-dependent changes of these areas. Landsat-8 satellite images, a 12.5m-resolution digital elevation model and geology map constitute the main data of the study. The results of the change analysis conducted on the Landsat images classified with the random forest algorithm are discussed on the geology and topography maps. When the 6-year change analysis findings are interpreted, it is suggested that the mining activities, which intensified especially around Gölpazarı, should not approach the Yenipazar-İnhisar line in the east.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125257808","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Türkiye'de İpek Yolu Uzaktan Algılama İzleme ve Değerlendirme: Drone Sistemlerinin GPR ve RM ile Entegrasyonu

Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Pub Date : 2022-09-18 DOI: 10.48123/rsgis.1115887

Gökhan Kiliç

{"title":"Türkiye'de İpek Yolu Uzaktan Algılama İzleme ve Değerlendirme: Drone Sistemlerinin GPR ve RM ile Entegrasyonu","authors":"Gökhan Kiliç","doi":"10.48123/rsgis.1115887","DOIUrl":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1115887","url":null,"abstract":"Maintaining a country’s heritage requires the implementation of appropriate methods, which enable the condition assessment of historic infrastructure with preferably zero damages/interventions and minimum post-inspections. A vast expanse of intricate land- and sea-route networks is known as the Silk Roads. They were crucial in bringing Eastern and Western cultures together. Additionally, it has been noted that major cities in Western Anatolia, such as Baghdad or Izmir, have been able to establish links because to their advantageous position. Non-Destructive Techniques (NDT) can meet such criteria, while they are also time and cost-efficient. This paper recommends the combined use of several techniques to maximize information range and accuracy. More specifically, High Definition and Infrared Thermography (IRT) drone systems to assess sub-surface state and detect external heritage defects, and Ground Penetrating Radar (GPR) and Resistivity Measurement (RM) for detecting internal defects. By accumulating suitable data from heritage structures along the Silk Road in Turkey, this study presents a comprehensive approach that can accurately identify surficial and internal defects, in terms of their location and size.","PeriodicalId":123452,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125158513","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0