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J-GLOBAL ID：201702245259946791   整理番号：17A0079013

Lバンド主受動マイクロ波は,土壌水分を逆転させる。【JST・京大機械翻訳】

Active and passive cooperative algorithm at L-Band for bare soil moisture inversion

著者 (5件)： Ma Hongzhang (College of Science, China University of Petroleum (East China)) ,  Liu Sumei (College of Science, China University of Petroleum (East China)) ,  Peng Aihua (College of Science, China University of Petroleum (East China)) ,  Sun Lin (College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology) ,  Sun Genyun (School of Geosciences, China University of Petroleum (East China))
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 19  ページ： 133-138  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 土壌水分は干ばつモニタリング、土壌浸食、作物収量予測及び地表温度研究の重要なパラメータであり、主受動マイクロ波協力の方法を利用して土壌水分の反転精度を向上させることは、リモートセンシングの発展にとって重要な課題である。本論文では,土壌Lバンドのマイクロ波散乱放射シミュレーションデータセットに基づき,土壌水分含有量と粗さの2つのパラメータに対する主受動的マイクロ波データの感度を比較し,Lバンド主受動的協力に基づく土壌水分の反転アルゴリズムを提案した。受動的マイクロ波の表面放射率は土壌水分に敏感であるが,能動的マイクロ波後方散乱係数は表面粗さに敏感である。まず第一に,表面粗さ情報を表面垂直分極放射率とVV分極後方散乱係数によって抽出して,土壌水分情報を受動的マイクロ波分極データと表面粗さ情報を結合することによって推定した。SMAPVEX12の実験データを用いて,いくつかのまばらな植生サンプリング地点の観測データを用いて,アルゴリズムの検証を行い,その結果,土壌水分の反転結果と地上測定データの相関は0.6637であり,RMSEは0.0607CM3/CM3であることを示した。このアルゴリズムのモデル係数はシミュレーションデータセットから直接計算され,従来の経験的アルゴリズムの開発による表面測定データへの依存性を克服し,実際の応用におけるアルゴリズムの限界を低減した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  リモートセンシング ,  *マイクロ波 ,  放射率 ,  土壌侵食 ,  散乱 ,  作物収量 ,  含水量 ,  *土壌水 ,  分極 ,  地表温度
準シソーラス用語： 後方散乱係数 ,  *Lバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： soil moisture ,  remote sensing ,  algorithms ,  models ,  active and passive microwave ,  bare soil ,  surface roughness

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： Lバンド ,  マイクロ波 ,  土壌水分 ,  逆転