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J-GLOBAL ID：201602250379837819   整理番号：16A0324899

離散粒子群と部分最小二乗法に基づいた湖および貯水池における懸濁固体濃度および濁度のリモートセンシング検索法【Powered by NICT】

Remote-sensing retrieval method of suspended solid concentration and turbidity in lakes and reservoirs based on discrete particle swarm and partial least squares

著者 (5件)： Cao Yin (School of Environmental Sci. and Engineering, Donghua Univ., Shanghai) ,  Ye Yuntao (Dep. of Water Resources, China Inst. of Water Resources and Hydropower Res., Beijing) ,  Zhao Hongli (Dep. of Water Resources, China Inst. of Water Resources and Hydropower Res., Beijing) ,  Shi Yubo (Dep. of Water Resources Management, Ministry of Water Resources, Beijing) ,  Jiang Yunzhong (Dep. of Water Resources, China Inst. of Water Resources and Hydropower Res., Beijing)
資料名： Shuili Fadian Xuebao  (Shuili Fadian Xuebao)
巻： 34  号： 11  ページ： 77-87  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2170A  ISSN： 1003-1243  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： 離散二値粒子群最適化(DBPSP)は,本研究で用いた懸濁固体濃度と濁度の特性バンドを優先順位付けした。この方法は部分最小二乗(PLS)モデリングにおける入力パラメータと不確定性の数を低減し,PLSモデルの予測精度を改善できる。Nansi湖の水質の事例研究では,7月21日 23年,2014年に測定したハイパースペクトルリモートセンシングデータと同期サンプリングデータを用いた懸濁固体濃度と濁度の検索計算に対して別々にPLSモデルとNDBPSO PLSモデルを開発し実証した。結果は,懸濁固体濃度と濁度のNDBPSO PLS計算のため,それにより要求される特性バンドの数は137と134でそれぞれ,PLSモデルで要求される370の数に比べて大幅に低下したことを示した。その入力特徴変数は60種のPLS変数から21に低下した。その予測精度がPLSモデルよりも良い。このように,NDBPSO PLSは懸濁固体濃度と濁度の検索計算を改善するための効果的方法を提供するであろう。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *貯水池 ,  モデリング ,  水質 ,  *混濁度 ,  *部分最小二乗法 ,  事例研究 ,  *リモートセンシング ,  不確実性 ,  *湖沼
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 湖沼学,河川学  (DC07050J) ,  水力発電  (NB03030S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 粒子群 ,  部分最小二乗法 ,  湖 ,  貯水池 ,  懸濁 ,  固体 ,  濁度 ,  リモートセンシング ,  検索