熱赤外リモートセンシングデータを用いた岩相同定のための熱特性指数の開発【Powered by NICT】

Wei Jiali; Liu Xiangnan; Ding Chao; Liu Meiling; Jin Ming; Li Dongdong

文献

J-GLOBAL ID：201702257743910078 整理番号：17A1211786

熱赤外リモートセンシングデータを用いた岩相同定のための熱特性指数の開発【Powered by NICT】

Developing a thermal characteristic index for lithology identification using thermal infrared remote sensing data

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資料名：
巻： 59 号： 1 ページ： 74-87 発行年： 2017年
JST資料番号： H0831A ISSN： 0273-1177 CODEN： ASRSDW 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

リモートセンシング岩石学分野では,研究は,主に分光法リモートセンシング研究に集中していると,鉱物と岩石を同定する方法は主にスペクトル特徴の解析と増強に基づいている。岩相同定のための熱力学の適用を報告した研究はほとんどない。本論文では,定義された環境システムに対応した岩石の熱挙動を調べるために熱特性指数(TCI)を確立することを目的とする。研究地域は北部青海省,中国,青海-チベット高原の北端,苦鉄質-超苦鉄岩,石英に富む岩石,アルカリ花こう岩と炭酸塩岩は,曝されるであるこれらの岩石と植生のピクセル試料は,関連する指標と地質図に基づいて得た。TCIの散布図は,植生からの干渉がより低い時には,苦鉄質-超苦鉄岩と石英に富む岩石は,他の表面物体からうまく抽出できることを示した。環境システムの複雑さのために,TCIの三期間を用いて,三次元散布図,マルチテンポラル熱特徴空間(MTTFS)モデルを構築した。,Bayes判別分析アルゴリズムをMTTFSモデルに適用した定量的に岩石を抽出した。苦鉄質-超苦鉄岩の分類精度は,訓練データとテストデータの両方で75%以上であり,TCIは,岩石を識別するための敏感な指標として作用できることを示唆するし,MTTFSモデルは,他の表面物体からの苦鉄質-超苦鉄岩を正確に抽出できる。有効屈折率を構築する際には,熱力学の使用は岩相同定に有望であり,適切なモデルを選択することを推定した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (3件)： , ,

生態系 , 植物生態学

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