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J-GLOBAL ID：201502201160038611   整理番号：15A0826606

リモートセンシング観測から導いたLAIプロダクトの検証のためのアップスケーリングアプローチ【Powered by NICT】

Upscaling approach for validation of LAI products derived from remote sensing observation

著者 (4件)： Liu Yan (State Key Lab. of Remote Sensing Sci., School of Geography, Beijing Normal Univ., Beijing) ,  Wang Jindi (State Key Lab. of Remote Sensing Sci., School of Geography, Beijing Normal Univ., Beijing) ,  Zhou Hongmin (State Key Lab. of Remote Sensing Sci., School of Geography, Beijing Normal Univ., Beijing) ,  Xue Huazhu (State Key Lab. of Remote Sensing Sci., School of Geography, Beijing Normal Univ., Beijing)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 18  号： 6  ページ： 1189-1198  発行年： 2014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： リモートセンシング葉面積指数(LAI)製品の品質と製品の不確実性は地上測定を用いて評価した。これらの二データセットを比較する前にこれら二データの空間尺度ミスマッチ問題はアップスケーリングを用いて解くべきである。地上測定を用いたリモートセンシングLAI製品を評価するために,これらの二データセットの空間尺度ミスマッチ問題を最初に解決しなければならない。Taylor級数展開モデル(TSM)に基づく新しいアプローチを本論文で提案した。高分解能画像,σNDVI-LAI経験モデルとLAI地上測定の情報を組み合わせた低分解能スケールでアップスケールされたLAIを生成した。この手法は,LAI高級地上測定低分解能はできるだけでなく,各画素のためのアップスケーリング精度を提供することができる。黒河実験研究地域で2008年に収集されたLAI測定値を用いて,この方法を試験することであった。この方法に関連する可能性のある誤差は二源からのものである。一つは三次および高次のTSM項の無視,Taylor級数残りを用いて推定することができる。もう一つは経験的モデルの不確実性がある。アップスケーリング法の全誤差はこれら二つの誤差の和である。本研究で用いたデータは,流域連携テレメトリ実験研究(水)プロジェクト期間中に収集した。地上測定はLAI-2000,TRAC,魚眼カメラを用いたYinkeオアシスとHuazhaizi砂漠試験地,手動測定により収集した。トウモロコシLAIデータセットを分析のために選択した。航空機搭載CCDとASTERデータは地上測定へのスケールアップを助けるために使用した。アップスケールされたLAI地上測定はlkmスケールで計算したσNDVI-LAI経験モデルLAIとMODIS,ガラスLAI製品と比較した。アップスケーリングプロセスの精度はアップスケールされたLAIを選択する基準として使用した。計算された経験的モデルLAIは,通常,より信頼性の高い検証データとして考えられているが,地上測定LAIと直接関連しないと,各画素の精度を提供することができない。LAI計算経験的モデルとの比較は,この手法が信頼できる結果を提供することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不整合 ,  *リモートセンシング ,  正規化植生指数 ,  トウモロコシ ,  *葉面積指数 ,  流域 ,  電荷結合素子 ,  遠隔測定 ,  砂漠 ,  信頼性
準シソーラス用語： MODIS ,  オアシス ,  経験モデル ,  *アップスケーリング ,  データセット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング ,  観測 ,  LAI ,  プロダクト ,  検証