スペクトル指標法を用いた植生葉面積指数の推定におけるスペクトルスケール効果の評価【Powered by NICT】

Du Huishi; Jiang Hailing; Zhang Lifu; Mao Dehua; Wang Zongming

文献

J-GLOBAL ID：201702239289369062 整理番号：17A0169248

スペクトル指標法を用いた植生葉面積指数の推定におけるスペクトルスケール効果の評価【Powered by NICT】

Evaluation of Spectral Scale Effects in Estimation of Vegetation Leaf Area Index Using Spectral Indices Methods

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資料名：
巻： 26 号： 6 ページ： 731-744 発行年： 2016年
JST資料番号： C2635A ISSN： 1002-0063 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：英語 (EN)

スペクトル指数方法論は葉面積指数(LAI)種々の空間スケールでの検索に広く用いられている。異なるリモートセンサのスペクトル応答の違い,LAIを検索するためにスペクトル指数の使用時に発生するスペクトルスケール効果である。本研究では,任意傾斜層(SAIL)モデルによる葉光学特性モデルと散乱,PROSPECTは5nmの帯域幅をもつキャノピースペクトル反射率をシミュレートするために使用し,Gaussスペクトル応答関数は10から35nmの範囲の六帯域幅でスペクトルデータをシミュレートした。さらに,5~35nmの帯域幅に対して,スペクトル指数とLAI間の相関,LAIと帯域幅の変化にスペクトル指数の感度を解析した。最後に40から65nmに亘る六帯域幅での反射率データは,葉面積指数(LAI)を検索するためにスペクトル指数の使用時に発生するスペクトルスケール効果を検証するために使用した。結果は,植生指数ユニバーサルパターン分解(VIUPD)はLAI検索中の最高の精度を持つことを示した。正規化植生係数(NDVI),改良した簡単な比指数(MSRI)と三角植生指数(TVI)に続いて,定量R 2の係数は0.96より高かったが,検索されたLAI値は実際の値よりも低く,従って妥当性を欠いていた。他のスペクトル指数は貧弱な検索結果とスペクトルスケール効果によって大きく影響された。本研究では,LAIに比較的良好な相関と感度を示すVIUPDはスペクトルスケール効果の影響を受けないし,比較的良好な検索能力を有した。この結論はこのモデルのセンサに依存しない主張された特徴を支持し,またマルチソースリモートセンシングデータを用いた植生の物理化学的パラメータの検索のためのVIUPDの大きな可能性を確認した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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リモートセンシング一般 , 光導波路,光ファイバ,繊維光学

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