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J-GLOBAL ID：201702271122106507   整理番号：17A0102955

植物の生物季節学的リモートセンシングモニタリングの精度に影響する因子の研究について【JST・京大機械翻訳】

Review of influencing factors of accuracy of plant phenology monitoring based on remote sensing data

著者 (4件)： Fan Deqin (College of Geosciences and Survey Engineering, China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Zhao Xuesheng (College of Geosciences and Survey Engineering, China University of Mining & Technology (Beijing)) ,  Zhu Wenquan (College of Resources Science and Technology, Beijing Normal University) ,  Zheng Zhoutao (College of Resources Science and Technology, Beijing Normal University)
資料名： Dili Kexue Jinzhan  (Dili Kexue Jinzhan)
巻： 35  号： 3  ページ： 304-319  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2228A  ISSN： 1007-6301  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： 植物季節学に基づくリモートセンシングモニタリングは,気候変動に対する植生の応答を研究するための重要な科学的価値を持つ。本論文では,植物の生物季節学的リモートセンシングモニタリングの原理とその一般的な技術的プロセスについて述べた。植生タイプと地理的条件,リモートセンシングデータ源とその前処理,植物季節学的リモートセンシング認識方法,および植物季節学的リモートセンシングモニタリング結果の評価によって,植物の生物季節学的リモートセンシングモニタリングの精度に影響する因子を分析し,現在の研究に存在する欠点について議論した。植物の生物季節学的リモートセンシングモニタリングの精度を向上させるための実現可能性のある方法,すなわち,高分解能の地上遠隔観測点観測とデータ共有ネットワークを構築し,より強い衛星リモートセンシング時系列データのノイズ除去と植生指数曲線の再構築方法を開発し,安定性の高い植物生物季節リモートセンシング識別方法を探求した。地上観測,リモートセンシングモニタリング,およびモデルシミュレーションを統合して,生物学的観測空間スケールを拡大する可能性を研究した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  気候変動 ,  *リモートセンシング ,  地理学 ,  再構成 ,  高分解能 ,  雑音低減
準シソーラス用語： モデルシミュレーション ,  地上観測 ,  植生指標 ,  時系列データ ,  衛星リモートセンシング ,  データ共有化 ,  リモートセンシングデータ ,  *フェノロジー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： plant phenology ,  remote sensing ,  vegetation index ,  time series ,  accuracy ,  influencing factor ,  review

分類 (1件)： 植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 植物 ,  生物季節学 ,  リモートセンシング ,  モニタリング ,  因子 ,  研究