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J-GLOBAL ID：201702220169405240   整理番号：17A0096284

受動的マイクロ波と時空間結合アルゴリズムに基づく云下像のLST再構成について述べた。【JST・京大機械翻訳】

Reconstruction of LST under the Cloud based on Passive Microwave Remote Sensing and Spatio-temporal Domain Algorithm

著者 (8件)： Zang Lin (School of Geosciences,China University of Petroleum(qingdao)) ,  Song Dongmei (School of Geosciences,China University of Petroleum(qingdao)) ,  Shan Xinjian (Institute of Geology,China Earthquake Administration) ,  Cui Jianyong (School of Geosciences,China University of Petroleum(qingdao)) ,  Shao Hongmei (College of Science,China University of Petroleum(qingdao)) ,  Shen Chen (College of Science,China University of Petroleum(qingdao)) ,  Shi Hongtao (School of Geosciences,China University of Petroleum(qingdao)) ,  Song Xianyue (Shanghai Earthquake Administration)
資料名： Yaogan Jishu Yu Yingyong  (Yaogan Jishu Yu Yingyong)
巻： 31  号： 4  ページ： 764-772  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2738A  ISSN： 1004-0323  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： 地表温度は地球表面水熱平衡を測定する重要なパラメータとして、二つの時空間分布特徴を有する。第一、空間分布の一致性、即ち、属性が近い画素の地表温度とその地表輝度温度との間の相関関係は比較的安定している。第二に,時系列の周期性は,同じ地域の時間が地表温度に近いほど類似している。これらの2つの特性に基づいて,空間統計モデルと時系列フィルタリングを結合して,云下像の地表温度再構成のための時空間結合アルゴリズムを提案した。2008年のMODIS表面温度製品を研究対象として、LANDSAT TMデータとAMSR_E地表輝度温度データを用いて、中国の9つの省の地表温度値を再構築し、MODIS表面分類製品に基づくマルチチャネル統計モデル再構築結果と比較した。実験結果により,提案したアルゴリズムの実用性が強く,大面積の複雑な地表面の地表温度再構成を効果的に実現することができることを示した。平均再構成誤差は約1.2Kであり,それは,表面分類に基づくマルチチャネル統計モデルと比較して,76%減少し,そして,アルゴリズムの精度は,明らかに改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画素 ,  フィルタリング ,  熱平衡 ,  輝度温度 ,  *再構成 ,  表面温度 ,  空間分布 ,  統計模型 ,  地表温度 ,  類似性 ,  *マイクロ波 ,  地表面 ,  LANDSAT
準シソーラス用語： マルチチャネル ,  MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Land surface temperature ,  MODIS ,  Passive microwave ,  AMSR_E ,  Spatio-temporal domain

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  気候学,気候変動  (DC05140T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクロ波 ,  時空間 ,  アルゴリズム ,  LST ,  再構成