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J-GLOBAL ID：201302284048249470   整理番号：13A0974876

Sentinel-1画像を用いた土壌水分マッピング:アルゴリズムと予備検証

Soil moisture mapping using Sentinel-1 images: Algorithm and preliminary validation

著者 (6件)： PALOSCIA S. (Inst. of Applied Physics, National Res. Council (IFAC-CNR), via Madonna del Piano, 10, 50019 Florence, ITA) ,  PETTINATO S. (Inst. of Applied Physics, National Res. Council (IFAC-CNR), via Madonna del Piano, 10, 50019 Florence, ITA) ,  SANTI E. (Inst. of Applied Physics, National Res. Council (IFAC-CNR), via Madonna del Piano, 10, 50019 Florence, ITA) ,  NOTARNICOLA C. (EURAC Res., Bolzano, ITA) ,  PASOLLI L. (EURAC Res., Bolzano, ITA) ,  REPPUCCI A. (Starlab, Barcelona, ESP)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 134  ページ： 234-248  発行年： 2013年07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： 本研究の主な目的はGMES Sentinel-1特性を用いた土壌水分含有量(SMC)アルゴリズムを開発し,試験し,検証することにあった。Sentinel-1データから作り出したこのSMC製品は,観測から3時間以内でGMESサービスを行う為に,製品を近実時間で処理し送り出す様に機能するアルゴリズムを必要とした。人工ニューラルネットワーク(ANN)にともづく手法を提示したが,これは検索精度と処理時間間の上手い釣合いを提供し,適時性要件への適合を可能にした。このアルゴリズムをイタリア,オーストラリア,スペインの幾つかの試験地点で試験し続いて検証した。全ての事例において検証結果はGMES要件と非常に上手く整合した(RMSEは一般的に4%SMC以下-1.67%SMCと6.68%SMCの間ーと非常に低いバイアス),スペインの試験地点を除いて,そこでは検証結果がVV偏波SAR画像とMODIS 低分解能NDVIだけしか利用できないことでペナルティーを科された。とは言え得られたRMSEは4%SMCより少し高い程度であった。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 土壌水 ,  衛星利用画像 ,  計算機アルゴリズム ,  *開発 ,  解析モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  *検証 ,  *性能評価 ,  イタリア共和国 ,  オーストラリア連邦 ,  スペイン ,  誤差 ,  バイアス ,  電波画像 ,  分光放射計 ,  正規化植生指数 ,  *実時間処理 ,  *精度 ,  要求仕様 ,  *欧州宇宙機関 ,  *プロジェクト ,  偏波
準シソーラス用語： 土壌水分 ,  検索アルゴリズム ,  *アルゴリズム開発 ,  *人工ニューラルネットワークモデル ,  *モデル検証 ,  イタリア ,  オーストラリア ,  RMSE【誤差】 ,  SAR画像 ,  MODIS ,  NDVI ,  *予測精度 ,  機能要件 ,  ESA【欧州】 ,  GMES ,  垂直偏波

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  土壌調査  (FB04080U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 土壌水分 ,  マッピング ,  アルゴリズム ,  検証