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J-GLOBAL ID：201602255333225044   整理番号：16A0733297

大域のTM映像,季節正規化処理方法,植生指数を正規化した【JST・京大機械翻訳】

Seasonal Normalization Processing Methods of TM NDVI Images in Large Areas

著者 (3件)： Chen Xiangan (Key Laboratory of Spatial Data Mining &Information Sharing of Ministry of Education) ,  Wang Xiaoqin (Key Laboratory of Spatial Data Mining &Information Sharing of Ministry of Education) ,  Chen Yunzhi (Key Laboratory of Spatial Data Mining &Information Sharing of Ministry of Education)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 30  号： 6  ページ： 81-88  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  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： 高分解能のリモートセンシングモニタリングの植生に対し時大規模映像の季節とはしばしば一致しない,正規化植生指数の連続性と比較可能性の問題に影響し得る,MODIS正規化植生指数製品を借りる,TMの正規化植生指数,正規化方法によって研究した季節に展開。福建省を例として,異なる季節相MODIS正規化植生指数の間の1次の項と二次項の最小二乗関係、及び差の関係解析,変換結果を比較分析した。その結果,二次の項の関係が2つの他の効果よりも優れて,よく除去する正規化植生指数を時相が一致しない問題を,比較的満足な効果を得た。MODISを利用して,二次の項を構築し,植生指数を正規化した,正規化正規化季節,異なるシーンの映像間の季節の不一致を除去した植生指数の福建省のTMの完了,大域範囲内で正規化した植生指数は空間上の比較性と一貫性を持つとする。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  *正規化 ,  連続性 ,  高分解能 ,  *映像 ,  正規化植生指数 ,  比較分析 ,  *植生指標 ,  環境指標 ,  指数
準シソーラス用語： MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MODIS NDVI ,  normalization method ,  TM NDVI ,  seasonal difference ,  least squares

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： Tm ,  映像 ,  季節 ,  正規化 ,  処理方法 ,  植生指数