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J-GLOBAL ID：201702245790526677   整理番号：17A1482630

季節湿地モニタリングのためのデータ融合のためのルックアップテーブルベースアプローチの開発と評価:AMSRシリーズ,MODIS及びランドサットの総合利用【Powered by NICT】

Development and evaluation of a lookup-table-based approach to data fusion for seasonal wetlands monitoring: An integrated use of AMSR series, MODIS, and Landsat

著者 (7件)： Mizuochi Hiroki (Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennoudai, Tsukuba, Ibaraki 305-8572, Japan) ,  Hiyama Tetsuya (Institute for Space-Earth Environmental Research (ISEE), Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8601, Japan) ,  Ohta Takeshi (Graduate School of Bioagricultural Sciences, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya 464-8601, Japan) ,  Fujioka Yuichiro (Graduate School of Social and Cultural Studies, Kyushu University, 744 Motooka, Nishi-ku, Fukuoka 819-0395, Japan) ,  Kambatuku Jack R. (Faculty of Agriculture and Natural Resources, University of Namibia, Oshakati, Namibia) ,  Iijima Morio (School of Agriculture, Kindai University, Nara 631-8505, Japan) ,  Nasahara Kenlo N. (Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennoudai, Tsukuba, Ibaraki 305-8572, Japan)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 199  ページ： 370-388  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： 内陸水の広い規模のモニタリングは,炭素と水循環についての議論と様々な空間的および時間的スケールでの洪水と干ばつを含む災害のモニタリングへの応用のための研究が不可欠である。時空データ融合(STF)を用いた衛星リモートセンシングは最近空間的不均一性を記述し,内陸水の時間的変動を同時に追跡する方法として注目を集めている。しかし,既存のSTF手法は急激な時間的変化を記述する「異種」データセット(すなわち,マイクロ波データと光学データの融合)を統合し,長期,頻繁なSTFデータセットを編集に制限があった。これらの限界を克服するために,本研究では,ルックアップテーブル(LUT)をベースにしたSTFを開発し,評価し,データベース非混合(DBUX)と呼ばれる,複数タイプ衛星データの(AMSRシリーズ,MODIS,及びLandsat)を用いて,ナミビアの半乾燥季節性湿地帯に適用した。結果はDBUXであることを示した1)マイクロ波(AMSRシリーズ)と季節的(年の何日目)情報を用いた光データ(MODISまたはLandsat)の統合における柔軟性2)長期,ランドサット様頻繁なデータセットを生成することができた;および3)既存アプローチ(空間と時間適応反射率融合モデルよりも信頼できる季節湿地における動的時間変動を追跡するためのSTARFM)。湿地に対して得られたSTFデータセットから検索した水マップを,30 m空間分解能と1または2日の時間周波数,および2002~2015からデータセットを持っていた。時系列水マップは,湿地における季節的および経年的変化の両方を正確に記述し,領域の理解水文学的特徴の基礎として作用することができた。他の地域で,異なる衛星センサーの組合せと他の景観のDBUXの適用を可能にするためにさらなる研究が必要である。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： モデル ,  *LANDSAT ,  空間分解能 ,  データベース ,  洪水 ,  *湿地 ,  経時変化 ,  内陸 ,  干ばつ ,  *データ融合 ,  反射率 ,  マイクロ波 ,  水文学
準シソーラス用語： 衛星データ ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： AMSR-E ,  AMSR2 ,  データ融合 ,  データベース非混合(DBUX) ,  Landsat ETM+ ,  ランドサットTM ,  MODIS ,  季節湿地

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (10件)： 季節 ,  湿地 ,  モニタリング ,  データ融合 ,  開発 ,  評価 ,  AMSR ,  MODIS ,  ランドサット ,  総合