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J-GLOBAL ID：201602241316479433   整理番号：16A1018015

MODIS-OLIはリモートセンシングデータ融合技術に基づく農地生産性を推定した【JST・京大機械翻訳】

Agricultural Productivity Estimation with MODIS-OLI Fusion Data

著者 (5件)： Niu Zhongen (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Yan Huimin (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Huang Mei (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Hu Yunfeng (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS) ,  Chen Jingqing (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS)
資料名： Ziranziyuan Xuebao  (Ziranziyuan Xuebao)
巻： 31  号： 5  ページ： 875-885  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2133A  ISSN： 1000-3037  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： 大範囲、高精度のリモートセンシング農地生産性モニタリングは高時空間分解能のリモートセンシングデータに依存しており,単一タイプのセンサデータから取得して単純に頼る高時相または高空間分解能のリモートセンシングデータはいずれも,野外スケールで把握するはっきりした作物の成長動態の要求を満たすことができない。全世界に無料提供の空間分解能は250~1 000 Mの空間分解能30MのLANDSATとMODISデータは植生の動的モニタリングの普遍的な応用のデータ源である。応用MODISデータに対して,推定の農地の生産性の空間分解能が比較的低いために,LANDSAT衛星の再訪周期長の限界,空間分解能30MのLANDSAT8OLIデータの精度と空間分解能500Mに基づくMODISデータを研究する,応用と時空データ融合技術,融合OLIデータの高精細空間の表現能力と時間の間に8日のMODISデータをおきに植生成長時間の配列過程のモニタリング能力は,空間分解能30M、時間刻み幅8 Dの時系列データを得た。VPM(SPOT VEGETATION PHOTOSYNTHESIS MODEL)モデルを用いてYONGNING郡寧夏の一部の地域を試験区として,この地域のNPPを推定した。研究の結果により,融合後得られた30M解像度のNPPは良好な空間詳細情報を有し,作物の成長動態をMODISデータにおける混合画素上の推定精度を向上し,そしてMODISデータは原始の時間過程の情報を保持し,30Mの空間分解能を記述し;比較的単独でMODISデータに適用して,より高標準の農地建設農地の生産性の向上を検出するため使用したデータ融合推定NPPが効果的であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： LANDSAT ,  分解能 ,  空間分解能 ,  *データ融合 ,  *農地 ,  農作物 ,  夏 ,  *リモートセンシング
準シソーラス用語： 推定精度 ,  ミクセル ,  時系列データ ,  高空間分解能 ,  高精度 ,  *リモートセンシングデータ ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data fusion ,  NPP ,  ESTARFM ,  VPM model ,  vegetation index

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： MODIS ,  リモートセンシング ,  データ融合 ,  農地 ,  推定