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J-GLOBAL ID：201602220011761507   整理番号：16A0038454

2F衛星データを用いた急速に発展する対流の検出【Powered by NICT】

Detection of rapidly developing convection using FY-2F satellite data

著者 (3件)： Wang Boyang (Coll. of Computer Sci. and Engineering,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Qin Danyu (National Satellite Meteorological Centre, Beijing) ,  Liu Chuancai (Coll. of Computer Sci. and Engineering,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 19  号： 5  ページ： 836-843  発行年： 2015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： 近年,衛星の時間と空間分解能は衛星リモートセンシング技術の開発を効果的に改善した。対流に関する研究は対流開始(CI)と急速に発展する対流(RDC)の検出,切迫悲惨な気象条件の指標を改善することに焦点を当ててきた。本研究では,RDC検出のためのRDCの情報を得るにおける衛星リモートセンシング技術を利用する方法を同定することを目的とする。衛星データを用いたRDC検出は,中国の気象衛星年度2Fの高速走査モードの動作が可能である。衛星は6分の時間分解能と空間分解能5kmのマルチチャネル高速走査データを提供した。年度2F衛星のマルチチャネル高速走査データの特性に応じて設計されているRDC検出法。三試験(雲運動,BT最小値の獲得,同定されたRDCによるろ過の除去)と雲頂冷却速度(CTC)とCTCろ過の多チャンネル同定も行った。三試験の実施後,RDCの局所BT最小値をフィルタで濾すことができ,周囲の画素をRDCを決定するための洪水充填法を用いて充填できた。開発された方法は,2013年8月における94°E129°E,11°N26°N領域の走査データを使用したRDC検出で採用されている。RDC検出の正解率の視覚分析を用いた人工統計が実験に用いられた。実験結果は筆者らの手法を用いたRDC検出のPOD,FAR,CSIは0.89,0.15,および0.77であることを示した。本研究では,RDC検出法を提案し,年度2F衛星の高速走査データを適用した。法はRDCを正確に検出するのに有効なことが分かった。しかし,著者らの方法の15%誤警報率はRDC同定条件の範囲を絞り込むための必要性を示している。将来では,著者らは,高度に正確な検出を達成するために年度2F衛星の1km可視チャネルデータを使用する方法を特定することに焦点を当てた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雲 ,  気象条件 ,  時間分解能 ,  *衛星 ,  画素 ,  空間分解能 ,  気象衛星 ,  *高速度 ,  検出法 ,  濾過 ,  走査 ,  *対流
準シソーラス用語： マルチチャネル ,  衛星リモートセンシング ,  *衛星データ , 【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 (3件)： 衛星データ ,  発展 ,  対流