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J-GLOBAL ID：201702268222385745   整理番号：17A1677547

確率的森林アルゴリズムに基づく近地表気温リモートセンシングの逆解析に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Remote Sensing Inversion of Near Surface Air Temperature Based on Random Forest

著者 (4件)： Bai Lin (南京信息工程大学地理与遥感学院,南京,210044) ,  Xu Yongming (南京信息工程大学地理与遥感学院,南京,210044) ,  He Miao (南京信息工程大学地理与遥感学院,南京,210044) ,  Li Ning (南京信息工程大学地理与遥感学院,南京,210044)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 19  号： 3  ページ： 390-397  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  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： 近地表気温は都市の熱環境の重要な特徴であり、都市の気候に影響を及ぼし、影響する重要な要素である。空間的に連続的な地表気温を得るために,本論文は北京市を研究地域として,Landsat5/TMデータを用いて,地表温度,正規化植生指数,改善された正規化差異水指数,地表アルベド,不浸透水面のカバーを得た。また,気象パラメータと気温の高さを入力パラメータとして用いて,確率的森林モデルを確立し,地表気温を検索した。結果により、ランダム森林逆転の近地表気温の平均絶対誤差(MAE)は0.80°Cで、二乗平均平方根誤差(RMSE)は1.06°Cであり、従来の多重線形気温回帰方法と比べて、以下のことが分かった。平均絶対誤差(MAE)と二乗平均平方根誤差(RMSE)は,それぞれ0.06°Cと0.09°C増加した。研究により、ランダム森林モデルを用いて、地表気温を逆転することは実行可能であり、一定の優位性があることが明らかになった。さらに、ランダム森林モデルの入力パラメータに対して重要性分析を行ったが、地表温度は気温逆転モデルに対する影響が最も大きく、その次は標高であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  *アルゴリズム ,  *気温 ,  *地表面 ,  気候 ,  *リモートセンシング ,  アルベド ,  地表温度 ,  線形性 ,  *地表気温 ,  正規化植生指数 ,  温熱環境 ,  正規化
準シソーラス用語： 標高 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： remote sensing ,  land surface temperature ,  near surface air temperature ,  random forest

分類 (3件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  天気予報  (DC05020O) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 確率 ,  森林 ,  アルゴリズム ,  地表気温 ,  リモートセンシング ,  解析 ,  研究