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J-GLOBAL ID：201202269141026166   整理番号：12A1123426

チェサピーク湾における表面塩分のリモートセンシング推定 統計解析

Remotely sensed estimates of surface salinity in the Chesapeake Bay: A statistical approach

著者 (5件)： URQUHART Erin A. (Dep. of Earth and Planetary Sciences, The Johns Hopkins Univ., 3400 N. Charles Street, Olin Hall, Baltimore, MD ...) ,  ZAITCHIK Benjamin F. (Dep. of Earth and Planetary Sciences, The Johns Hopkins Univ., 3400 N. Charles Street, Olin Hall, Baltimore, MD ...) ,  HOFFMAN Matthew J. (School of Mathematical Sciences, Rochester Inst. of Technol., 85 Lomb Memorial Drive Rochester, NY 14623, USA) ,  GUIKEMA Seth D. (Dep. of Geography and Environmental Engineering, The Johns Hopkins Univ., 3400 N. Charles Street, Ames Hall ...) ,  GEIGER Erick F. (Coll. of Earth, Ocean and Environment, Univ. of Delaware, 11 Robinson Hall, Newark, DE 19716, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 123  ページ： 522-531  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 沿岸や河口環境において,近-表面塩分は場所や時間で大きく変化する。絶対塩分や塩分傾向はこうした環境における多くの物理的と生態系プロセスの中心であるので,信頼でき且つ整合性のある塩分推定は海洋調査やコミュニティ利用に対して最も重要である。衛星リモートセンシングはこのニーズに合致する大きな潜在力を持つが,開放海洋塩分をモニターするセンサーとアルゴリズムはまだ沿岸と河口への高解像度利用に対し充分ではない。そこで本研究はAquaプラットフォームに搭載したNASA中位解像度画像分光放射計(MODIS)からレベル2反射率推定の関数として,チェサピーク湾の1km解像度で毎日,グリッド表面塩分を推定する多重統計モデルの結果を提示した。8つの統計的方法を試験し,海表面塩分が多くの物理と生態系利用に充分な精度を持つリモートセンシング測定値により正確に予測できることが分かった。最良性能の統計モデルについて,16.5の平均チェサピーク湾塩分に関連する平均絶対誤差は1.82であった。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 湾 ,  *塩分 ,  色 ,  *リモートセンシング ,  *アルゴリズム ,  統計解析 ,  分光放射計
準シソーラス用語： チェサピーク湾 ,  海色 ,  *衛星リモートセンシング

分類 (2件)： 研究開発  (SA01040R) ,  海洋物理学一般  (DC06010K)

タイトルに関連する用語 (5件)： チェサピーク湾 ,  塩分 ,  リモートセンシング ,  推定 ,  統計解析