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J-GLOBAL ID：201502271259763978   整理番号：15A0006110

LandsatとMODISデータ融合の為のSTARFM及びアンミキシングベースアルゴリズムの比較

A comparison of STARFM and an unmixing-based algorithm for Landsat and MODIS data fusion

著者 (3件)： GEVAERT Caroline M. (Departament de Termodinamica, Facultat de Fisica, Univ. de Valencia, Dr. Moliner 50, 46100, Burjassot, Valencia, ESP) ,  GEVAERT Caroline M. (Dep. of Earth Observation Sci., Fac. ITC, Univ. of Twente, P.O. Box 6, Enschede 7500AA, Enschede, NLD) ,  GARCIA-HARO F. Javier (Departament de Termodinamica, Facultat de Fisica, Univ. de Valencia, Dr. Moliner 50, 46100, Burjassot, Valencia, ESP)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 156  ページ： 34-44  発行年： 2015年01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： 本研究の焦点は中-及び高-分解能センサに適用されるデータ融合比較である。2つの手法,空間および時間順応反射融合モデル(STARFM)と事前スペクトル情報を組込む為にベイズ定式を提案するアンミキシング手法,を用いた。更に両アルゴリズムの長所を新しいデータ融合手法に統合した;空間および時間反射アンミキシングモデル(STRUM)。シミュレーション画像とLandsat及びMODIS画像を用いて各手法の能力を示した。アルゴリズムの理論的基礎が,STARFMとSTRUMがLandsat画像で見出された空間パターンを保持しながらLandsat用反射を生むこととなり,アンミキシングベース手法がMODIS様反射を生むことになった。融合画像の生物季節学変化を捕捉する能力もNDVI時間プロファイルを用いて評価した。STARFM NDVIの時間プロファイルはLandsat NDVIプロファイルに非常に類似した。しかしアンミキシング手法とSTRUMは少数の高分解能画像が利用可能である実験シミュレーティング条件においてより正確なNDVI軌跡の再現を生みだした。STRUMが最善の性能を持った,と言うのは標準Landsat画像に対して最大の相関を持つ表面反射率を生んだ。本研究の結果は,ギャップ補填と雲マスクと言ったLandsat様表面反射率を必要とするデータ融合により適していることを示した,特に少数の高分解能画像しか利用できない場合に対して。アンミキシングデータ融合は中分解能入力画像のスペクトル特性をダウンスケールする場合に推奨され,手法は多くの高分解能画像を含む利用における時間プロファイル構築に推奨された。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： LANDSAT ,  分光放射計 ,  データ ,  *データ融合 ,  *アルゴリズム ,  *比較 ,  高分解能 ,  分解能 ,  知識 ,  統計学 ,  *モデル ,  モデリング ,  *性能評価 ,  正規化植生指数 ,  時系列分析 ,  生物学 ,  シミュレーション ,  反射率
準シソーラス用語： MODIS ,  衛星データ ,  光学分解能 ,  事前情報 ,  Bayesモデル ,  *推定モデル ,  NDVI ,  生物季節 ,  シミュレーションテスト ,  ダウンスケーリング ,  表面反射率

分類 (3件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： LANDSAT ,  MODIS ,  データ融合