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J-GLOBAL ID：201702221767716389   整理番号：17A1482650

リモートセンシング地表温度の分割:方法性能を評価するための簡単で柔軟な指数(SIFI)【Powered by NICT】

Disaggregation of remotely sensed land surface temperature: A simple yet flexible index (SIFI) to assess method performances

著者 (9件)： Gao Lun (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Zhan Wenfeng (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Zhan Wenfeng (Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China) ,  Huang Fan (Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology, International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Zhu Xiaolin (Department of Land Surveying and Geo-Informatics, The Hong Kong Polytechnic, Hong Kong 999077, China) ,  Zhou Ji (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 610054, China) ,  Quan Jinling (Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Du Peijun (Department of Geographic Information Science, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210023, China) ,  Li Manchun (Department of Geographic Information Science, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210023, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 200  ページ： 206-219  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： の目的は高分解能でLSTsを生成することである,陸面温度(DLST)の分解は,1980年代から注目を集めている。過去三年間では,多数のDLST法の出現,その精度はしばしば根平均二乗誤差(RMSE)のような誤差指標を用いた高空間分解能LST非集計を比較することにより評価し証明した。しかし,以前の誤差指標の大部分は,その性質により,DLST法の性能を評価するための不十分である。不全は,LST検索誤差からDLST誤差を区別での低い能力に部分的に,DLSTを行った種々のシナリオの中で異なる熱コントラスト,温度,と分解能比から生じるプロセス制御を除去できないことに一部起因する。これはそれらはDLSTの結果(例えば,以上先鋭化)の激化状態を表すためにできないので。現状は方法性能の評価は挑戦的な,時には信頼できないとしている。多様化シナリオの下でDLST法性能をより良く評価するために,五種のプロトコル,単純だが柔軟な指数(SIFI)を設計したを定式化した。SIFIの確立は次の四段階を含んでいる:(1)詳細ベース評価,主に設計されたを推定LSTsの系統的偏差の影響を排除する(2)Gauss正規化,主に差を除去することを意図しているこれは温度と熱コントラスト;(3)三重比較法性能の比較における分解能比の差の影響を減弱することを目的として(4)区分的比較,主に三先鋭化状態を区別するのに予定している,先鋭化,許容上の先鋭化,許容できない上の先鋭化。SIFIの評価能力をシミュレーション試験と実際の熱データを用いたRMSE,Erreur相対Globale Adimensionnelle de合成(ERGAS),画像品質指標(Q)のそれと比較した。結果はSIFIは一般的に他の指標よりも優れていることを示した。評価中のプロセス誤差と対照からの影響を軽減することができ,正確に先鋭化状態を示すことができた。はこの新しい指数は,将来のDLSTアルゴリズムと手順の設計を促進するようであると信じている。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： 高分解能 ,  コントラスト ,  画質 ,  プロトコル ,  モデル ,  分解能 ,  *リモートセンシング ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  プロセス制御 ,  *地表温度 ,  正規化 ,  モデリング ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 熱リモートセンシング ,  土地表面温度 ,  Disaggregation ,  モデルの性能 ,  精度評価

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： リモートセンシング ,  地表温度 ,  評価 ,  指数