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J-GLOBAL ID：201702228661970824   整理番号：17A1482662

系統的異常除去の効果をもった青海-チベット高原上のダウンスケーリングTMPA3B43V7データのための空間データマイニングアルゴリズム【Powered by NICT】

A spatial data mining algorithm for downscaling TMPA 3B43 V7 data over the Qinghai-Tibet Plateau with the effects of systematic anomalies removed

著者 (6件)： Ma Ziqiang (Institute of Agricultural Remote Sensing and Information Technology Application, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Shi Zhou (Institute of Agricultural Remote Sensing and Information Technology Application, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Zhou Yin (Institute of Agricultural Remote Sensing and Information Technology Application, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Xu Junfeng (Institue of Remote Sensing and Earth Science, Hangzhou Normal University, Hangzhou 310029, China) ,  Yu Wu (College of Resources and Environment, Tibet Agriculture and Animal Husbandry College, Linzhi, Tibet 860114, China) ,  Yang Yuanyuan (Institute of Agricultural Remote Sensing and Information Technology Application, College of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 200  ページ： 378-395  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： 降水量は水循環と物質とエネルギー交換に重要な役割を果たしている。,限られた雨量計網を持つ,青海-チベット高原上の降水に対する獲得正確な情報は大きな課題となっている。ダウンスケーリングTRMM多重衛星降水量解析(TMPA)3B43バージョン7データセット(0.25°分解能)は,この高地高原上の1km分解能で降水量を推定するための最適なアプローチを提供した。ダウンスケーリング仮定は,降水量と陸面特性の間の非定常関係が起こり,種々の二次元スケール効果を持ち,関係は,土地表面特性の異なる組合せ,植生指数,地形的要因,土地表面温度を含む異なる領域で変化することであった。キュービスト(空間データマイニングアルゴリズム)を用いて,著者らの仮定を実現する。キュービストは青海省-チベット高原を分離した地理的類似性に従った部分領域に,モデルを構築するために各サブ領域を超えて最も効果的な変数を選択した。以下のことがわかった:(1)アルゴリズムを用いてダウンスケール結果は他の一般的に用いられるアルゴリズム(例えば,地理的加重回帰)と0.25°分解能で元のTMPAデータよりもより正確で精密な;(2)DEMは青海-チベット高原上の降水量との相関が認められた(3)元のTMPAデータにおける系統的異常の影響をキュービストに基づくダウンスケール結果で除去された。キュービストは百の変数を考慮に入れることができる有望なアルゴリズムであり,本研究で約1km分解能で降水量推定値を検索するために使用したと結論した。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： *アルゴリズム ,  表面温度 ,  エネルギー移動 ,  モデル ,  分解能 ,  *データマイニング ,  降水量 ,  類似性 ,  降水 ,  推定量 ,  *高原 ,  水循環 ,  サイズ効果
準シソーラス用語： *ダウンスケーリング ,  *チベット高原 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ダウンスケーリング ,  TMP A3B43V7 ,  沈殿 ,  データマイニング ,  青海-チベット高原

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 (5件)： 系統 ,  チベット高原 ,  ダウンスケーリング ,  空間データマイニング ,  アルゴリズム