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J-GLOBAL ID：201602223629973675   整理番号：16A0933818

XバンドSARデータを用いた灌漑草地の土壌水分検索

Soil moisture retrieval over irrigated grassland using X-band SAR data

著者 (7件)： El Hajj Mohammad (IRSTEA, UMR TETIS, 500 rue Francois Breton, 34093 Montpellier cedex 5, France) ,  Baghdadi Nicolas (IRSTEA, UMR TETIS, 500 rue Francois Breton, 34093 Montpellier cedex 5, France) ,  Zribi Mehrez (CNRS, CESBIO, 18 av. Edouard Belin, bpi 2801, 31401 Toulouse cedex 9, France) ,  Belaud Gilles (SupAgro, UMR G-EAU, 2 place Pierre Viala, 34060 Montpellier, France) ,  Cheviron Bruno (IRSTEA, UMR G-EAU, 361 rue Francois Breton, 34196 Montpellier cedex 5, France) ,  Courault Dominique (INRA, UMR 1114 EMMAH, Domaine St. Paul, 84914, Avignon, France) ,  Charron Francois (SupAgro, UMR G-EAU, 2 place Pierre Viala, 34060 Montpellier, France)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 176  ページ： 202-218  発行年： 2016年04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： 本研究の目的は,灌漑草原域においてXバンドSARデータから表面土壌水分を検索するインバージョン手法を開発することにあった。この手法はSARと’水雲モデル(WCM)’による光学画像の結合シナリオをシミュレートする。SAR(TerraSAR-XとCOSMO-SkyMed)および光学(SPOT4/5とLANDSAT7/8)画像の時系列を南東フランスの灌漑草原地域に対して取得した。多層パーセプトロンニューラルネットワーク(NNs)に基づくインバージョン技術を用いて,土壌水分推定のためにWCMをインバーとした。SARと光学画像に基づく3インバージョン構成を定義した:1)HH偏波,2)HV偏波,3)HHとHV両方の偏波,であり光学データから導出された1植生ディスクリプタを用いた。研究した植生ディスクリプタはNDVI,LAI,光合成有効放射”FAPAR”,植生被覆画分”FCOVER”であった。これ等の植生ディスクリプタを光学画像から導出した。3インバージョン構成に対して,広範な土壌水分と植生ディスクリプタ値において,WCMによって作られたノイジー合成データセットを用いて,NNsは訓練されまた検証された。この訓練されたNNsを,XバンドSAR後方散乱係数と光学画像導出植生ディスクリプタから構成した現実のデータセットによって検証した。HH偏波におけるXバンドSAR測定値の利用(光学画像導出1ディスクリプタに加えた)が土壌水分(M_v)推定に関してより正確な結果を生んだ。植生ディスクリプタとして光学導出NDVIの場合,NDVI値が0.45から0.75の場合M_v推定値のRMSEは3.6Vol.%,0.75から0.90NDVIに対して6.1Vol.%であった。他の試験した植生ディスクリプタで全て類似の結果が得られた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 周波数帯 ,  *レーダ画像 ,  *土壌水 ,  *草地土 ,  葉面積指数 ,  *解析 ,  *モデル ,  *モデリング ,  実用衛星 ,  LANDSAT ,  光学画像 ,  データ ,  フランス共和国 ,  ニューラルネットワーク ,  偏波 ,  植生 ,  統制索引語 ,  正規化植生指数 ,  放射 ,  植物被 ,  検証
準シソーラス用語： Xバンド ,  *SAR画像 ,  土壌水分 ,  *草地土壌 ,  LAI ,  *インバージョン法 ,  *推定モデル ,  Terra ,  SPOT衛星 ,  時系列データ ,  フランス ,  多層パーセプトロンニューラルネットワーク ,  垂直偏波 ,  直交偏波 ,  ディスクリプタ ,  NDVI ,  光合成有効放射 ,  植生被覆 ,  訓練データ ,  モデル検証

著者キーワード (7件)： grassland ,  TerraSAR-X ,  COSMO-SkyMED ,  neural networks ,  inversion ,  soil moisture ,  vegetation indices

分類 (4件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  レーダ  (ND13010H) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (6件)： Xバンド ,  SAR ,  灌漑 ,  草地 ,  土壌水分 ,  検索