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J-GLOBAL ID：201602244085686065   整理番号：16A1209056

MODISデータによる陸域エアロゾルの光学的深さの高分解能全球データセット【Powered by NICT】

A high-resolution global dataset of aerosol optical depth over land from MODIS data

著者 (9件)： Sun Lin (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Wei Jing (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Jia Chen (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Yang Yikun (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Zhou Xueying (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Gan Ping (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Liu Fangwei (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Jia Shangfeng (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Li Ruibo (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 5729-5732  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 全球エアロゾル光学的深さ(AOD)分布の空間分解能を改善するために,AOD検索のための新しい方法を本論文では陸上で提案した。月全球陸面反射率データベース(GLSRD)は重篤なMODIS表面反射率製品(MOD09A1)およびAOD検索のための地面上の表面反射率推定のための時間を用いて構築した。季節Global Landエーロゾル型データベース(GLATD)もMODISエアロゾル製品(MOD04)に基づいて構築し,またAOD検索における陸上のエアロゾルタイプを提供するために使用した。1km分解能でAODグローバルデータセットを作製し,陸上の全地球規模の172地点に位置するAERONET地上AOD測定に対して検証した。結果は,AOD検索はAERONET AODに高度に一致し,暗と明の両地域での全体的により良い精度を示したことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 空間分解能 ,  *光学的厚さ ,  陸面 ,  エアロゾル製品 ,  *高分解能 ,  反射率 ,  *陸地 ,  *分解能 ,  データベース ,  *エアロゾル ,  表面反射率
準シソーラス用語： AERONET ,  エアロゾル光学的深さ ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (7件)： MODIS ,  陸域 ,  エアロゾル ,  光学的深さ ,  高分解能 ,  球 ,  データセット