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J-GLOBAL ID：201702217284828820   整理番号：17A1435363

LiDAR雪データとorthoimageryに基づく分数積雪面積データセットの地形-べースのダウンスケーリングの評価【Powered by NICT】

An evaluation of terrain-based downscaling of fractional snow covered area data sets based on LiDAR-derived snow data and orthoimagery

著者 (6件)： Cristea Nicoleta C. (Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, Washington, USA) ,  Breckheimer Ian (Department of Biology, University of Washington, Seattle, Washington, USA) ,  Raleigh Mark S. (Cooperative Institute for Research in Environmental Science (CIRES), University of Colorado, Boulder, Colorado, USA) ,  Raleigh Mark S. (National Snow and Ice Data Center (NSIDC), University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA) ,  HilleRisLambers Janneke (Department of Biology, University of Washington, Seattle, Washington, USA) ,  Lundquist Jessica D. (Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, Washington, USA)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 53  号： 8  ページ： 6802-6820  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 日次時間分解能を持つ,十mのmのスケールでの積雪地域の信頼性の高いマップは雪不均一性,融雪流出,エネルギー交換,および生態学的プロセスの理解に必須である。日常~500mデータを提供し,高分解能雪存在/不在を導出するためのそのModerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)グリッドのような衛星プラットフォームからの分数積雪面積(fSCA)製品に適用できる倹約ダウンスケーリングルーチンを開発した。法はアブレーション効果を表現するための蓄積効果と日周異方性熱(DAH,日光曝露)指数を表現するために地形位置指数(TPI)の両者を組み合わせた複合指数を用いた。手順は,Tuolumne流域でこの空中導出高分解能データセットを用いて評価し,較正し,30m分解能にダウンスケールする2014年の11シーンを用いたCAである。平均マッチングFスコアは0.83であった。を水文年2013年と2015年のTuolumne流域と比較することにより,完全に異なるサイト他の地形と気候条件への適用性を評価するために,Rainier山,2009年と2011年のWA,時間と空間でのこの方法の移転可能性を試験した。検証データが存在しないサイトへの応用のために,TPIとDAH指数と近いTPI近傍(ダウンスケーリングのための三十三mから60と27m)のための等しい重み,本研究領域の両方でよく働くを推奨した。法は森林地域,部位特異的治療を必要とするまだにあまり有効ではない。手順を3m分解能,高山生態水文学研究に関連した非常に微細なスケールにダウンスケールに適用できることを実証した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 山岳 ,  空間分解能 ,  時間分解能 ,  流域 ,  エネルギー移動 ,  気象条件 ,  信頼性 ,  生態学 ,  *積雪 ,  適応性 ,  不均一性 ,  高分解能
準シソーラス用語： *ダウンスケーリング ,  *雪 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (13件)： ダウンスケーリング ,  積雪 ,  リモートセンシングによる積雪 ,  LiDAR ,  orthoimagery ,  雪マッピング ,  雪 ,  衛星雪 ,  空間分解能を増加させる ,  Mt.Rainier ,  Cascades ,  Tuolumne ,  シエラネバダ

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (9件)： LIDAR ,  雪 ,  分数 ,  積雪 ,  面積 ,  データセット ,  地形 ,  ダウンスケーリング ,  評価