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J-GLOBAL ID：201702212327913856   整理番号：17A1427168

非常に高分解能衛星と航空機搭載カメラ画像を用いたSuomi-NPP-VIRS海氷濃度の検証【Powered by NICT】

Validation of Suomi-NPP VIIRS sea ice concentration with very high-resolution satellite and airborne camera imagery

著者 (4件)： Baldwin Daniel (CCAR, Dept. of Aerospace Engineering, University of Colorado-Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Tschudi Mark (CCAR, Dept. of Aerospace Engineering, University of Colorado-Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Pacifici Fabio (DigitalGlobe Inc, Westminster, CO 80234, USA) ,  Liu Yinghui (Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 130  ページ： 122-138  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかのVIIRS通過のための超高空間分解能画像から推定した二つの独立したVIIRSベース海氷密接度(SIC)生成物はSICに対して検証した。界面データ処理セグメント(IDPS)SICアルゴリズムから375m分解能VIIRS SICは2m DigitalGlobe(DG)WorldView 2画像から得られた推定と10cmディジタルマッピングシステム(DMS)カメラ画像から生成された推定値とも比較した。企業SICアルゴリズムから750m VIIRS SICはDG画像と比較した。IDPSとDGの比較は,このアルゴリズムの問題のために,ピクセルを明確にした氷上の場合IDPS SIC検索の多くは誤って氷のない値を割り当てたことを明らかにした。これら偽値は検証バイアスとRMS統計を増加させた。IDPSとDMSの比較は,氷で覆われた領域を超過した,偽検索問題を示さなかった。検証結果は,IDPSと企業アルゴリズムの両方からの生成物の範囲内にあるか非融解と融解条件の両方において10%の精度(バイアス)仕様に非常に近いことを示したが,企業アルゴリズムからの生成物のみが不確実性(RMS)に対する25%仕様に合致した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  アルゴリズム ,  *海氷 ,  バイアス ,  *高分解能 ,  *分解能 ,  不確実性 ,  界面 ,  *写真像 ,  推定量 ,  *画像 ,  データ処理
準シソーラス用語： 海氷密接度 ,  高空間分解能 ,  *航空機搭載 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： リモートセンシング ,  海氷 ,  海氷濃度

分類 (1件)： 地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 高分解能 ,  衛星 ,  航空機搭載 ,  カメラ画像 ,  VIRS ,  海氷 ,  検証