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J-GLOBAL ID：201702250642468905   整理番号：17A1653460

Chaohu湖における藻類の垂直分布の構造パラメータのリモートセンシングによる推定【JST・京大機械翻訳】

Remote sensing-based estimation for Gaussian distribution parameters of vertical structure of algal biomass in Lake Chaohu

著者 (5件)： Liang Qichun (中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点実験室, 南京210008;中国科学院大学,北京100049) ,  Zhang Yuchao (中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点実験室, 南京210008;淮陰師范学院,江蘇省区域現代農業与環境保護協同創新中心,淮安223001) ,  Xue Kun (中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点実験室, 南京210008;中国科学院大学,北京100049) ,  Duan Hongtao (中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点実験室, 南京210008) ,  Ma Ronghua (中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点実験室, 南京210008;淮陰師范学院,江蘇省区域現代農業与環境保護協同創新中心,淮安223001)
資料名： Hupo Kexue  (Hupo Kexue)
号： 3  ページ： 546-557  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2086A  ISSN： 1003-5427  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 藻類の垂直分布の異質性はリモートセンシングによる湖表層のクロロフィルa濃度の結果と単位水柱内の藻類バイオマスとの間に一つの対応関係が存在しないため、藻類の垂直分布構造を有効に確定することはリモートセンシングによる湖沼藻類のバイオマスを検索する基礎である。自身の要素と外部環境条件の影響を受け、藻類の垂直分布構造は様々なタイプを呈し、その中でガウス型の応用は最も広い。本論文において,BPニューラルネットワークを構築するために,HydroLightによってシミュレートされたガウスの垂直データに基づいて,BPニューラルネットワークを構築した。MODISデータに対応する3つのバンドのリモートセンシング反射比Rrs(469),Rrs(555),Rrs(645)と表層クロロフィルa濃度を用いて,ガウス分布の構造パラメータhとσを推定した。Chaohu湖における地上測定データによると,hとσの推定値と実測値の相関係数はそれぞれ0.97と0.95であり,対応する相対誤差はそれぞれ13.20%と12.36%であり,両者の相対誤差は30%以下の総データ量の87.5%を占めることが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示された。これらの結果は,このBPニューラルネットワークが,湖における藻類の垂直分布構造の有効性と正確さを推定することができ,衛星リモートセンシングデータに基づく湖沼のバイオマスを得るための重要な理論的基礎を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *構造パラメータ ,  湖沼 ,  バイオマス ,  相関係数 ,  *垂直分布 ,  クロロフィルa ,  *リモートセンシング ,  不均一性 ,  表層 ,  正規分布
準シソーラス用語： 衛星リモートセンシング ,  相対誤差 ,  MODIS ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *湖 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Chlorophyll-a ,  Gaussian vertical distribution ,  HydroLight ,  back propagation neural network ,  Lake Chaohu

分類 (1件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 湖 ,  藻類 ,  垂直分布 ,  構造パラメータ ,  リモートセンシング ,  推定