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J-GLOBAL ID:201502221251589743   整理番号:15A0824727

スペクトルのベースライン補正に基づく季節混濁ケースII水におけるクロロフィルa濃度のリモートセンシング検索【Powered by NICT】

Remote sensing retrieval for chlorophyll-a concentration in seasonal turbid case II water based on baseline correction of spectra
著者 (6件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 897-906  発行年: 2014年 
JST資料番号: C2086A  ISSN: 1003-5427  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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クロロフィルa(Chl.a)濃度は水質評価の重要な指標,懸濁物質濃度の季節変化に影響される。内水面におけるリモートセンシングによる濃度懸濁物質のスペクトル干渉を弱める方法Chlの検索において重要な問題である。Guishui川で20112013年に六回の現地調査に基づいて,三バンドモデルとサポートベクトル回帰モデルとChl.a濃度の反転能力を評価し,その中で使用されたスペクトル雑音を弱くしたベースライン補正と一次微分法。750nmの反射率は,ベースラインとして定義した,500nmから750nmの反射率の連絡線は他のベースラインとして定義した。ベースライン補正は,スペクトル反射率-ベースライン値として定義した。検証は2013年7月における試料のデータを用いて行い,結果は,SVRモデルはChlの復帰における三バンドモデルよりも良好であることを示した。季節的混濁水中の濃度。入力変数としてベースライン補正スクリーニング後バンド反射率組合せはSVR推定モデルのインバージョン精度を改善することができる。定量係数は0.68であり,根平均二乗誤差は3.38μg/Lであった。線形ベースライン補正は三-バンドモデルのインバージョン精度がわずかに改良できた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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湖沼汚濁  ,  湖沼学,河川学 

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