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J-GLOBAL ID：201602279346419518   整理番号：16A0767630

PROBA-V100mと300mのデータ同化【Powered by NICT】

Data Assimilation of PROBA-V 100 and 300 m

著者 (4件)： Kempeneers P. (Centre for Remote Sensing and Earth Observation Processes (TAP), Flemish Institute for Technological Research (VITO), Mol, Belgium) ,  Sedano F. (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Piccard I. (Centre for Remote Sensing and Earth Observation Processes (TAP), Flemish Institute for Technological Research (VITO), Mol, Belgium) ,  Eerens H. (Centre for Remote Sensing and Earth Observation Processes (TAP), Flemish Institute for Technological Research (VITO), Mol, Belgium)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 9  号： 7  ページ： 3314-3325  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 機上自律植生(PROBA-V)衛星のためのプロジェクトは,300m空間分解能で全地球の毎日の画像を生成することができる。三つのセンサは,同じプラットフォーム上に搭載されている。二オフ天底視界センサは300m空間分解能で画像を獲得し,一方天底センサは,100mの空間分解能で画像を得た。天底センサのスワスは単一オフ天底視野センサの幅の半分だけであった。このセンサのみを用いて,再訪時間は五日である。ここで著者らは,100mの生成物の時間分解能を増加するためにデータ同化法を提示した。法は微細な空間詳細(100 m)で同化された画像を生成するために100と300m分解能で画像を統合するKalmanフィルタ再帰アルゴリズムを実装した。提案した方法は,グローバルな製品に適用することができる。本研究では,生育期間中の西ヨーロッパにおける領域(フランドル)に適用した。この領域は頻繁な雲被覆(平均45%雲被覆)のため特に挑戦的である。同化生成物は300mデータの時間分解能での雲の無い時系列は,100mデータの空間的詳細を保持している。定量的結果は,簡単なデータ同化とSavitzky-Golay(SG)フィルタと比較し,この方法の可能性を示した。300~100mからの改良された空間分解能の付加価値もこの地域におけるリモートセンシングによる農業を監視するための説明した。Copyright 2016 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： 分解能 ,  センサ ,  付加価値 ,  Kalmanフィルタ ,  空間分解能 ,  リモートセンシング ,  地球 ,  時間分解能 ,  *データ同化 ,  成長期 ,  画像 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 雲被覆 ,  再帰アルゴリズム ,  天底 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： データ同化