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J-GLOBAL ID：201702214761933814   整理番号：17A1554845

Dartmouth洪水観測所洪水生成物からの洪水期間の抽出【Powered by NICT】

Extract flood duration from Dartmouth Flood Observatory flood product

著者 (12件)： Lin Li (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Di Liping (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Yu Eugene Genong (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Tang Junmei (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Shrestha Ranjay (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Rahman Md. Shahinoor (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Kang Lingjun (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Sun Ziheng (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Zhang Chen (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Hu Lei (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Yang Guangyuan (Center for Spatial Information Science and Systems (CSISS), George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Yang Zhengwei (USDA, NASS, Research and Development Division, 3251 Old Lee Highway, Room 305 Fairfax, VA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Agro-Geoinformatics  ページ： 1-4  発行年： 2017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： 気候変動は近年のホットな話題となっている。洪水は,極端な気候変動から生じる最も一般的な自然災害の一つである。科学者は,過去数十年における洪水モニタリングに関する費用と多くの時間を費やした。リモートセンシングと地理情報システム(GIS)の開発は,科学者解析,監視,洪水を予測するための新しい方法をもたらす。リモートセンシングは,はるかに低いコストで非常に微細な時間分解能データと従来の洪水調査への代替法を提供する。科学者は多くの研究における洪水を検出するためのMODIS衛星からのデータを利用した。本論文では,洪水継続時間層はDartmouth洪水観測所からのリモートセンシングに基づく洪水データを利用して発生させた。洪水イベント層はピクセルレベルで洪水事象の詳細な見解を提供する。洪水データは現在センター空間情報科学とシステムにより開発したRFCLASSウェブサイトにより処理され,管理されている。雲影響を最小化する可能性を調査するために設計した実験はほとんどない。結果は全事象の巨大な減少であることを示した。本研究で発生した洪水データは洪水からの作物損失などの更なる研究に役立つ。しかし,洪水データは,影と水面間のスペクトルパターンの類似性のために十分に正確ではなかった。影に起因する誤差を除去するために更なる研究が必要である。Copyright 2017 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： 自然災害 ,  類似性 ,  時間分解能 ,  科学者 ,  *洪水 ,  農作物 ,  リモートセンシング ,  継続時間 ,  気候変動 ,  水面 ,  地理情報システム
準シソーラス用語： Webサイト ,  MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 洪水 ,  観測所 ,  生成物