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J-GLOBAL ID：201602292010514034   整理番号：16A1161366

マイクロ波と光学リモートセンシングとの連携による乾燥地における土壌水分の研究【JST・京大機械翻訳】

Inversion of Soil Moisture in Arid Area Based on Microwave and Optical Remote Sensing Data

著者 (6件)： Kong Jinling (School of Earth Science and Resources, Chang’an University; Key Laboratory of Subsurface Hydrology and Ecological Effects in Arid Region, Chang’an University, Education Ministry) ,  Li Jingjing (School of Earth Science and Resources, Chang’an University) ,  Zhen Peipei (School of Earth Science and Resources, Chang’an University) ,  Yang Xiaotian (School of Earth Science and Resources, Chang’an University) ,  Yang Jing (School of Earth Science and Resources, Chang’an University) ,  Wu Zhechao (School of Earth Science and Resources, Chang’an University)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 18  号： 6  ページ： 857-863  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 土壌水分は水文学循環における重要な要素であり、特に乾燥地域の生態環境に対して非常に重要な意義がある。マイクロ波リモートセンシングは土壌水分を反転する有効な手段であり、植生は土壌水分の反転精度に影響する重要な要素である。そのため,土壌水分の反転には植生の影響を考慮する必要がある。本論文では、内モンゴルのWUSHENを研究区域とし、RADARSAT-2レーダーデータとTM光学データを利用して、乾燥地域のまばらな植生被覆の地表土壌水分の反転について研究を行った。TMデータを用いて、NDVIとNDWI指数を選択し、植生含水量に対して反転を行い、雲モデルにより、植生層の土壌後方散乱係数への影響を除去した。これに基づき、研究地域の地表植生特性に基づき、AIEMモデルに基づく反転土壌水分の改良アルゴリズムを提案し、異なる粗さパラメータ、異なる分極(VV分極とHH分極)条件下での土壌水分を研究した。インバージョン結果と野外測定データの比較結果により、本論文で提案した地表植生特性に基づく土壌水分改良アルゴリズムは、より良い適応性があることが明らかになった。土壌水分逆転モデルパターン_(ΣVV(1))(LH)(VV分極モード下でNDVIを用いて植生影響を除去する反転モデル)は、植生被覆の影響を考慮した地表土壌水分の反転により適している。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正規化植生指数 ,  水文学 ,  含水量 ,  分極 ,  地表面 ,  *乾燥地帯 ,  雲モデル ,  適応性 ,  *土壌水 ,  内モンゴル自治区 ,  *マイクロ波
準シソーラス用語： 後方散乱係数 ,  TMデータ ,  RADARSAT ,  マイクロ波リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： soil moisture ,  synergistic inversion ,  sparse vegetation ,  water-cloud model ,  AIEM model

分類 (1件)： 土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクロ波 ,  光学リモートセンシング ,  連携 ,  乾燥地 ,  土壌水分 ,  研究