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J-GLOBAL ID:201702281521791877   整理番号:17A0529049

霾光譜特性解析と衛星リモートセンシング認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Haze Spectral Analysis and Detection Algorithm Using Satellite Remote Sensing Data
著者 (6件):
資料名:
巻: 36  号: 12  ページ: 3817-3824  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2093A  ISSN: 1000-0593  CODEN: GYGFED  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)
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近年、中国で頻繁に発生するもや汚染事件と常態性の高粒子状物質(PM2.5)は世界中の幅広い注目を集めている。衛星リモートセンシングは大気汚染を迅速かつ正確にモニタリングすることができる。しかし、大気リモートセンシング領域に代表的な中分解能画像分光計(MODIS)があり、その雲モニタリングと暗像元の逆変換アルゴリズムは通常、霧を雲、霧あるいは地表のターゲットとして処理する。反演霾天のエアロゾルの光学的厚さ(AEROSOL OPTICAL DEPTH,AOD)はない。著者らは,可視,近赤外,および赤外チャネルにおける雲,霧,,,および表面被覆のスペクトル特性を研究した。MODISデータに基づき,関連する雲のモニタリングとエアロゾルの反転アルゴリズムを参照して,いくつかのにに敏感なスペクトルチャネルを選択して,見かけの反射率と輝度温度を計算した。異なる周波数帯に対して、霧と雲、,、霧、,植生と地表の明るい目標などの画素の間のスペクトル差異を検討し、霧分布の閾値区間を統計し、MODIS衛星リモートセンシングデータに基づく煙2008年の華北平原における2つの重霾事件をテストすることによって、このアルゴリズムの霾分布モニタリング結果は衛星のカラーと良好な一致性があることが分かった。北京と香川のAERONET観測所の観測データに基づいて,このアルゴリズムの霾識別率が80%近くにあることを証明し,ある程度MODIS標準エアロゾルアルゴリズムが日の欠点を補うことができることを証明した。最終的に,著者らは霧の認識プロセスにおける主要な誤差源を分析して,霧のテクスチャ特徴と他の補助データサポートに基づく改良方式を提案する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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粒状物調査測定  ,  写真測量,空中写真 
タイトルに関連する用語 (3件):
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