文献

J-GLOBAL ID：201702253731376735   整理番号：17A0379175

MODISデータのための最小NDVIをCompositing【Powered by NICT】

Compositing the Minimum NDVI for MODIS Data

著者 (1件)： Liu Ronggao (State Key Laboratory of Resource and Environmental Information System, Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 3  ページ： 1396-1406  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 最大および最小正規化植生指数(NDVI)は,予め定義された期間中に植生青味の二極値を記述した。最大NDVI画像は,雲や雪をマスクする必要無しに複数の観測から得られた最大NDVIの直接選択により容易に合成することができた。しかし,最小NDVI画像は同じように建設されることはできない。本論文では,最小NDVI(植生青味)画像を結合する方法を提案した。褐色植生指数(BVI)と命名した,MODISデータからの緑色(555 nm)とSWIRバンド(2130 nm)からなる最小スペクトル指数は最小植生NDVIを作るプロキシーとみなした。複合法は,MODIS土地表面反射率(MOD09A1)製品から導出したNDVIの地球規模でよく動作する。BVIベース最小NDVIは洗練された雲/雪マスクを用いた汚染観測を除外した後最小NDVIの直接選択と比較した。比較は二つの方法間の最小NDVIの97%の差が±0.1NDVI単位の範囲内であることを示した。最小NDVIを合成のための種々のポテンシャルスペクトル指数を比較した,それはBVIベースアプローチは,定格トップことを示した。いくつかの例は構成された最小NDVIは常緑樹林,モンスーン森林,および二毛作を同定するための貴重なかつ有効であることを示した。最大NDVIと組み合わせた最小NDVIは年内の植生変化を記述する方法を単純化すると考えられる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 土地 ,  *正規化植生指数 ,  モンスーン ,  画像 ,  二毛作 ,  ポテンシャル ,  簡素化
準シソーラス用語： 植生遷移 ,  常緑樹 ,  表面反射率 ,  スペクトル指数 ,  SWIR ,  植生指標 ,  雪 ,  *MODIS , 【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 (2件)： MODIS ,  NDVI