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J-GLOBAL ID：201702277657068238   整理番号：17A1482624

受動型マイクロ波と熱赤外リモートセンシングデータを用いたチベット高原における土地表面凍結融解状態の検出【Powered by NICT】

Detection of land surface freeze-thaw status on the Tibetan Plateau using passive microwave and thermal infrared remote sensing data

著者 (6件)： Kou Xiaokang (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University and Joint Center for Global Change Studies, Beijing 100875, China) ,  Jiang Lingmei (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University and Joint Center for Global Change Studies, Beijing 100875, China) ,  Yan Shuang (Institute of Geographical Sciences, Hebei Academy of Sciences, Shijiazhuang 050011, China) ,  Zhao Tianjie (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Lu Hui (Center for Earth System Science, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Cui Huizhen (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University and Joint Center for Global Change Studies, Beijing 100875, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 199  ページ： 291-301  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 凍結/解凍(F/T)サイクルは,気候変動と生態研究において重要な役割を果たしている。現在,土壌F/Tモニタリングは低衛星空間分解能または比較的長いサイクル,利用可能な衛星データを用いたF/Tモニタリング分解能を改善するにおける主要な問題の一つであるによって制限される。温度が土壌F/T状態を決定する上で重要なパラメータであるので,本研究では,比較的高分解能融合地表温度データは受動型マイクロ波及び赤外リモートセンシングデータから検索されたLSTをブレンドすることによってBayes最大エントロピー(BME)法を用いて得られた。融合温度データを用いて,0.25°から0.05°への受動的マイクロ波輝度温度をダウンスケールするために使用した。最後に,融合温度とダウンスケールした輝度温度データは表面凍結/融解状態を識別するために適用した。in situデータとの比較は,ダウンスケールした輝度温度は80%以上の全分類精度で土壌F/T状態を決定するために使用できることが分かった。融合温度データを用いた全凍結/解凍分類精度はわずか59.7%であり,これは土地表面と土壌の間の温度差に起因すると考えられる。土壌温度と地表温度の関係の調整後,分類精度は89.7%に達した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 地表温度 ,  解凍 ,  *地表面 ,  気候変動 ,  *マイクロ波 ,  地温 ,  輝度温度 ,  *土地 ,  高分解能 ,  *凍結 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 分類精度 ,  衛星データ ,  *チベット高原 ,  *リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 凍結融解識別 ,  土地表面温度 ,  Bayes最大エントロピー ,  輝度温度ダウンスケーリング

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 (7件)： マイクロ波 ,  赤外 ,  リモートセンシングデータ ,  チベット高原 ,  土地表面 ,  凍結 ,  融解状態