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J-GLOBAL ID：201502250947311706   整理番号：15A0241384

スペクトル-方向性放射計データからの陸地植生特性の多重時間,多重センサー取り出し

Multi-temporal, multi-sensor retrieval of terrestrial vegetation properties from spectral-directional radiometric data

著者 (4件)： MOUSIVAND Alijafar (Dep. Geoscience and Remote Sensing (GRS), Delft Univ. of Technol., Stevinweg 1, 2628 CN Delft, NLD) ,  MENENTI Massimo (Dep. Geoscience and Remote Sensing (GRS), Delft Univ. of Technol., Stevinweg 1, 2628 CN Delft, NLD) ,  GORTE Ben (Dep. Geoscience and Remote Sensing (GRS), Delft Univ. of Technol., Stevinweg 1, 2628 CN Delft, NLD) ,  VERHOEF Wout (Fac. of Geo-Information Sci. & Earth Observation (ITC), Univ. of Twente, P.O. Box 217, 7500 AE Enschede, NLD)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 158  ページ： 311-330  発行年： 2015年03月01日 
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： 本研究は異なるイメージングスペクトル放射計により経時的に収集するデータを用いた植生状態変数を取り出すするための多重時間,多重センサー法の概念実証のプロトタイプを示す。スペイン,Barraxの農業試験サイトのLAI(葉面積指数),fCover(fractional cover)及びクロロフィル含有量の取り出しに焦点を合わせた。Sentinel-3実験(SEN3EXP 2009)野外研究の短期間に取得した限られた数の遠隔測定データを用いこの手法を評価した。多重時間,多重センサー法や地表-大気放射移動複合モデルのインバージョン解析により,CHRIS-Proba,Landsat TM及びASTERを含む様々な衛星測定を統合し組み合わせた。現行の測定からの検索物を次の測定の事前情報として組み入れる階層Bayesianモデルのインバージョン解析を適用した。本報文は陸地植生特性の取り出しにおける多重時間,多重センサー法及びBayesianインバージョン技術の利用の結果と問題点を概説する。全体的に多重センサーで経時的に取得したデータによって得られる正確度は単一センサーを用いた時よりも高かった。LAI及びfCoverはそれぞれRMSE(二乗平均平方根誤差)=0.7(m²/m²)及び0.1(多重センサー)で取り出しできたが,単一センサーにより取得したデータを用いた時はそれぞれRMSE=1.09(m²/m²)及び0.15であった。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *リモートセンシング ,  衛星利用画像 ,  *植物 ,  植生 ,  生態系 ,  センサ ,  地球放射 ,  大気放射 ,  解析 ,  器具 ,  観測装置 ,  LANDSAT ,  光センサ ,  感度解析 ,  スペイン ,  葉面積指数 ,  植物学
準シソーラス用語： *陸上植物 ,  植物生態系 ,  多重センサ ,  インバージョン解析 ,  CHRIS/proBA ,  Landsat TM ,  ASTER

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  植物生態学  (EE02000E) ,  植物学一般  (EH01010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： スペクトル ,  方向性 ,  放射計 ,  陸地 ,  植生 ,  多重 ,  多重センサー ,  取り出し