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J-GLOBAL ID：201702245866290555   整理番号：17A1721271

三角形を基礎にした経験的関係モデルを用いた地表面土壌水分推定の可能性【Powered by NICT】

Potential of Estimating Surface Soil Moisture With the Triangle-Based Empirical Relationship Model

著者 (3件)： Zhao Wei (Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, China) ,  Li Ainong (Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, China) ,  Zhao Tianjie (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 11  ページ： 6494-6504  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 表面土壌水分(SSM)は,地表面エネルギー収支と水文過程の制御における重要な状態変数である。陸面温度(LST) 植生指数(VI)三角形空間の背後にある機構に基づいて,経験的関係モデルをLST,NDVI,および表面アルベドとSSM推定のために提案されており,粗い分解能マイクロ波土壌水分製品のダウンスケーリングに適用した。本論文では,三土壌水分観測網(REMEDHUS,MAQU,MURRUMBIDGEE)は,選択されたin situ土壌水分測定とLandsat衛星観測と異なる気候と土地被覆条件でのこのモデルの性能を評価した。各ネットワークの異なる日からの推定結果によると,モデルは満足な精度[全体の二乗平均平方根誤差(RMSE)0.025~0.055mの範囲の~3m~3]とSSM変動を捕捉することができ,R~2はいくつかの個々の日に0.9に達することが分かった。しかしながら,性能はいくつかの低い値と高い日変動を持っている。理由は,部分的に入力LSTの変動度,正規化植生指数(NDVI),とSSMにモデルの係数の高感度に起因した。一方,点測定と衛星フットプリント観測間の空間的スケールの差がもう一つの重要な問題である。モデルの性能を改善するために,修正正規化水指数を導入することにより提案された新しい関係モデルと,推定結果は,以前のモデルと比較して顕著な改善(総合RMSE0.021~0.049m~3m~3の範囲)を有していた。提案したモデルの適用効果はモデル係数校正精度は,推定結果の不確実性レベルを決定することを示した。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： 正規化植生指数 ,  分解能 ,  正規化 ,  アルベド ,  *地表面 ,  日変化 ,  マイクロ波 ,  エネルギー収支 ,  不確実性 ,  *土壌水 ,  観測網 ,  地表温度 ,  土地被覆
準シソーラス用語： 衛星観測 ,  植生指標 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (8件)： 三角形 ,  基礎 ,  経験 ,  モデル ,  地表面 ,  土壌水分 ,  推定 ,  可能性