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J-GLOBAL ID：201702265636129303   整理番号：17A1347390

トレンド表面解析を用いたLandsatデータから抽出した高出力植生温度条件指数【Powered by NICT】

An Up-Scaled Vegetation Temperature Condition Index Retrieved From Landsat Data with Trend Surface Analysis

著者 (4件)： Bai Xuejiao (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Wang Pengxin (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Wang Hongshuo (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Xie Yi (Key Laboratory of Remote Sensing for Agri-Hazards, Ministry of Agriculture, College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 8  ページ： 3537-3546  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 乾燥は地域農業生産における大きな損失を引き起こし,社会経済的成長を減少させた。植生温度条件指数(VTCI)を開始,持続時間,干ばつの強度を監視することに対して明確な利点を示した。最新リモートセンシング技術の発展に伴い,可変空間と時間分解能を持つリモートセンシングデータを用いて渇水のマルチスケールマップを生成した。,スケール効果を理解し,異なるスケール間での時空間干ばつ変数を検索するために適切なスケールアップ方法の開発に価値がある。一般的に使用されるウィンドウ平均化(WA)法に代わるものとして,著者らは微細な粗い分解能からアップスケールLandsat導出VTCI(Landsat VTCI)画像に重回帰分析に基づく傾向面解析(TSA)法を開発した。二つの方法は,種々の統計学的指標,特徴の空間および周波数分布を含む,とスケールアップランドサットVTCI画像と中分解能撮像分光放射計(MODIS)から誘導されたVTCI(MODIS VTCI)画像間の相関係数と二乗平均平方根誤差による事例研究で系統的に評価した。結果は,TSAは信頼性があり非正規分布LANDSATで導出したVTCIsのWAより適していることを示したが,WAの結果は正規分布に対するTSA結果と同様であった。TSA法は研究地域におけるランドサットVTCIsの分布の型の柔軟性があり,WA法と比較してその効率性と柔軟性のために,微細からのアップスケール・空間干ばつ変数にプログラムされた粗い空間分解能にできる。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： LANDSAT ,  多重回帰分析 ,  リモートセンシング ,  空間分解能 ,  相関係数 ,  スケールアップ ,  *温度条件 ,  事例研究 ,  分解能 ,  正規分布 ,  画像 ,  干ばつ ,  柔軟性 ,  サイズ効果
準シソーラス用語： MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： トレンド ,  解析 ,  LANDSAT ,  高出力 ,  植生 ,  温度条件 ,  指数