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J-GLOBAL ID：201702235468845078   整理番号：17A0400859

SMOSとAMSR-Eからの放射熱伝達を用いた表面土壌水分データの併合【Powered by NICT】

The merging of radiative transfer based surface soil moisture data from SMOS and AMSR-E

著者 (11件)： van der Schalie R. (Faculty of Earth and Life Sciences, VU University Amsterdam (VUA), Amsterdam, Netherlands) ,  van der Schalie R. (Transmissivity B.V./VanderSat, Space Technology Centre, Noordwijk, Netherlands) ,  de Jeu R.A.M. (Transmissivity B.V./VanderSat, Space Technology Centre, Noordwijk, Netherlands) ,  Kerr Y.H. (Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphere (CESBIO), Toulouse, France) ,  Wigneron J.P. (INRA, UMR1391 ISPA, Villenave d’Ornon, France) ,  Rodriguez-Fernandez N.J. (Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphere (CESBIO), Toulouse, France) ,  Al-Yaari A. (INRA, UMR1391 ISPA, Villenave d’Ornon, France) ,  Parinussa R.M. (Transmissivity B.V./VanderSat, Space Technology Centre, Noordwijk, Netherlands) ,  Parinussa R.M. (School of Civil and Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, Australia) ,  Mecklenburg S. (European Space Research Institute (ESRIN), ESA, Frascati, Italy) ,  Drusch M. (European Space Research and Technology Centre (ESTEC), ESA, Noordwijk, Netherlands)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 189  ページ： 180-193  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土地パラメータ検索モデル(LPRM)から回収された単一の一貫したデータセットにSMOSとAMSR Eからの表層土壌水分検索を統合するための方法論を評価した。第一段階では,SMOS LPRM土壌水分検索はAMSR E,LPRM読み出しの内部パラメータ化(すなわち,表面粗さと単一散乱アルベド)を最適化するためのベースラインとして使用した。第二に,これらのデータセットの一意性を克服するための線形スケーリング法は,一貫した土壌水分データセットが適用された。最初の段階からの新しいパラメータセットは,AMSR E(すなわちC-およびX-バンド)の二(低)周波数は,土壌水分と植生光学的深さの両方に対するそれらの相互比較を改善するための類似していた。これらAMSR-E周波数からの土壌水分検索は世界中でRFI汚染(AMSR E LPRM_Nをもたらす)を含まない輝度温度のアベイラビリティに基づいてマージした。この新しい生成物はほぼ9年間(2003年1月に2011年10月)のための重複期間におけるSMOS LPRM製品(2010年7月に2011年10月)だけでなく,標準,公的に利用可能なAMSR-E LPRMデータセット(AMSR E LPRM_V3)の両方に対して評価した。重複期間では,AMSR E,SMOS LPRM生成物は0.60までのNDVI値の高い時間的相関係数(0.60<R<0.90)と低い二乗平均平方根誤差(rmse<0.04m~3m~ 3)を示した。それらの一致は北極域と熱帯雨林のような良く知られた挑戦的な領域で低下する傾向があった。世界5in situネットワークからin situ部位上の詳細な評価は,AMSR-E LPRM_Nはまばらな植生地域におけるSMOS LPRMに優れており,NDVI<0.3地域で一般的に高い相関係数で,一般的に低い不偏rmse(ubrmse)ことが多いことを示した。理論的な予想と一致して,SMOS LPRMはより密に植生地域上のAMSR-E LPRM製品よりも優れていた。新しく開発したAMSR-E LPRM_N生成物はまた,AMSR-E LPRM_V3と比較し,16in situネットワーク上の時間的相関係数の有意な増加(0.48から0.55まで)を明らかにした。この発見は,大規模(50°N 50°S)析出に基づく検証法,いわゆるR_value,新たに開発したAMSR-E LPRM_N製品の優れた性能を示すにより確認した。,SMOS LPRMにAMSR-E LPRM_Nの線形スケーリングによると,これら観測所から0.14~0.00m~3m~ 3 0.09~0.06m~3m~ 3と平均バイアスからubrmseをさらに減少をもたらした。AMSR-E LPRM_Nはさらに一般的にチャレンジングな領域を除いて増加した相関係数とubrmse減少を示す二再解析モデル(すなわち研究と応用土地ERA Interim/Landモデルのための現代遡及解析)の頂部層と比較した。結果として,本研究では,複数の受動マイクロ波センサに基づく長期土壌水分記録を構築するために成功した積分器であることをSMOS LPRMの大きな可能性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 輝度温度 ,  最適化 ,  放射熱伝達 ,  相関係数 ,  バイアス ,  アベイラビリティ ,  *表層土 ,  光学的厚さ ,  *土壌水 ,  解析モデル ,  *水分 ,  熱帯多雨林 ,  正規化植生指数 ,  線形性
準シソーラス用語： *AMSR-E , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 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)： SMOS ,  AMSR-E ,  放射熱伝達 ,  土壌水分 ,  併合