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J-GLOBAL ID：201702264179514012   整理番号：17A0195460

月におけるリモートセンシング地図作成の展望と展望【JST・京大機械翻訳】

Review and prospect of lunar mapping using remote sensing data

著者 (4件)： Di Kaichang (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Bin (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Zhaoqin (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Zou Yongliao (National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 20  号： 5  ページ： 1230-1242  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0865B  ISSN： 1007-4619  CODEN： YXAUAB  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： 月探査任務、月リモートセンシングリモートセンシング技術と製品について総説する。1958年から、全世界はすでに126回(そのうち70回の成功)の月探査プロジェクトの任務を展開し、その中で月のリモートセンシングマッピングは必要な基礎的な仕事である。月の環境の特殊性のため、そのリモートセンシングマッピング技術は観測地の観測と比較して、大きな挑戦とより大きな困難性がある。現在、中国の嫦娥1号第二号オービタが獲得した7M分解能ステレオ画像は全月の分解能が最も高い立体画像データであり、アメリカの月偵察偵察軌道のLRO任務のレーザーレーダー高度計計データは精度と密度が最も高いレーザー高度測定データである。LRO NAC画像の分解能は最も高く(0.5~2M)、全世界をカバーしていない。それぞれの検出任務において、月のリモートセンシングデータと写真測量技術に基づき、すでに全世界と地域の画像のパズル、正画像とデジタル標高モデルなどの製図製品を制作した。月のリモートセンシング地図作成技術の発展について展望し、国際的なマルチ任務任務データを利用して新世代のコントロールネットを構築し、精細マッピングを行う必要性と技術構想を検討した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 立体画像 ,  *地図作成 ,  アメリカ合衆国 ,  画像 ,  数値地形モデル ,  分解能 ,  *リモートセンシング ,  高度計 ,  写真測量 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  パズル ,  リモートセンシングデータ ,  オービタ ,  特異性 ,  月探査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： lunar exploration ,  lunar mapping ,  remote sensing data ,  photogrammetric technique

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 (4件)： 月 ,  リモートセンシング ,  地図作成 ,  展望