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J-GLOBAL ID：201502204281003724   整理番号：15A0406125

交互のAMSR2の土壌含水量プロダクトの地球規模の比較:これらは何故異なるのか

A global comparison of alternate AMSR2 soil moisture products: Why do they differ?

著者 (6件)： KIM Seokhyeon (School of Civil and Environmental Engineering, Univ. of New South Wales, Sydney, AUS) ,  LIU Yi.Y. (ARC Centre of Excellence for Climate Systems Sci. & Climate Change Res. Centre, Univ. of New South Wales, Sydney, AUS) ,  JOHNSON Fiona M. (School of Civil and Environmental Engineering, Univ. of New South Wales, Sydney, AUS) ,  PARINUSSA Robert M. (School of Civil and Environmental Engineering, Univ. of New South Wales, Sydney, AUS) ,  PARINUSSA Robert M. (Earth and Climate Cluster, Dep. of Earth Sciences, VU Univ. Amsterdam, Amsterdam, NLD) ,  SHARMA Ashish (School of Civil and Environmental Engineering, Univ. of New South Wales, Sydney, AUS)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 161  ページ： 43-62  発行年： 2015年05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： 本研究では,GCOM-W1のセンサーである,改良型高性能マイクロ波放射計2(AMSR2)から得られた,二つのリモートセンシングによる土壌含水量プロダクトを対象に,評価を行った。土壌含水量プロダクトは,JAXAのアルゴリズムと,アムステルダム自由大学とNASAとの共同で開発された,土地パラメータ検出モデル(LPRM)を用いて,検出した。加えて,COSMOSネットワーク管轄の47の観測所における現地観測結果を用いて,プロダクトを評価した。検出アルゴリズムを調べた後,物理的地表面温度,地表面粗度,植生および土中の湿り度の条件は,土壌含水量の検出精度に影響を及ぼすと仮定した。全球スケールでの相互比較から,二つのプロダクトの相関は,土壌含水量の季節的変動の表現において,大きな違いがみられ,複数の地域において,負の相関が得られた。異常時系列の相関は,全体的に強く(R>0.6),これは,外部の気象学的要素に対する土壌含水量の感受性と,おそらく衛星観測におけるランダムノイズの結果と考えられた。COSMOSおよび衛星データが有する,空間的被覆や観測スケールにおける固有の違いから,相関係数の比較は,最も信頼性が高いと考えられた。両方のプロダクトにおいて,低い平均気温(<290K),高い平均EVI(>0.3),そして,高い湿り度の順で,相関係数の顕著な低下がみられた。これらの見解は,バイアスおよびRMSEの推定によって裏付けされ,JAXAは,乾燥条件下で相対的に高い性能を示すのに対し,LPRMのバイアスならびにRMSEは,4つの変数を考慮した場合,全体的にJAXAより小さい値となった。これらの結果は,検索アルゴリズムにおける,適切なパラメータ化とモデル選択に関する情報と,JAXAおよびLPRMアルゴリズムの強みに対して,影響力を行使することによる,質の改善に向けた将来的な研究方針を提供した。加えて,多年データセットが利用できる場合,季節的サイクルを定義するうえでの,より多くの確証が得られるとともに,バイアスが適当でない異常の特定に向けて,データの分解が可能であると考えられた。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 気象衛星 ,  放射計 ,  リモートセンシング ,  *土壌含水量 ,  衛星利用画像 ,  行政機関 ,  米国航空宇宙局 ,  全球規模 ,  アメリカ合衆国 ,  オーストラリア連邦 ,  ヨーロッパ ,  アフリカ ,  観測 ,  その場観察 ,  地表温度 ,  表面粗さ ,  植生 ,  湿度 ,  季節的変動 ,  相関係数 ,  平均気温 ,  指標 ,  バイアス ,  誤差 ,  モデル
準シソーラス用語： AMSR【放射計】 ,  COSMOS ,  EVI ,  GCOM ,  JAXA ,  NASA ,  RMSE【誤差】 ,  マイクロ波放射計 ,  宇宙線土壌水分量観測システム ,  衛星リモートセンシング ,  衛星画像 ,  現地観測 ,  湿り度 ,  水循環変動観測衛星 ,  地表面温度 ,  地表面粗度 ,  土壌水分量 ,  LPRM【モデル】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： AMSR2 ,  土壌含水量 ,  プロダクト ,  地球規模