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J-GLOBAL ID：201702282592281089   整理番号：17A1345650

英国TDS1GNSS-Rデータを用いた海氷検出【Powered by NICT】

Sea Ice Detection Using U.K. TDS-1 GNSS-R Data

著者 (3件)： Alonso-Arroyo Alberto (Department of Signal Theory and CommunicationsUniversitat Polite`cnica de Catalunya, BarcelonaTech) ,  Zavorotny Valery U. (Physical Science Division, NOAA Earth System Research Laboratory, Boulder, CO, USA) ,  Camps Adriano (Department of Signal Theory and Communications, Universitat Polite`cnica de Catalunya-BarcelonaTech, 08034, Barcelona, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 9  ページ： 4989-5001  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 北極と南極領域上の英国TechDemoSat-1(U.K. TDS 1)全地球的航法衛星システム(GNSS)反射率測定データを用いて開発した海氷検出アルゴリズムを提案した。コヒーレント反射モデル波形に受けたGNSS反射波形または遅延Dopplerマップ(DDM)の類似性を測定することに基づいている。外洋では,散乱信号は拡散,インコヒーレント性質を有している幾何光学と海洋表面傾斜のためのGauss統計に基づく粗表面散乱モデルによって記述した。海氷と,特に,新しく形成された海氷の,散乱信号はコヒーレンス,大きな平坦地域をもつ表面の特性を得た。受信波形またはDDMの類似性を測定するために,コヒーレント反射モデルのための三つの推定量を提示した:正規化DDM平均,後縁斜面(TES),および整合フィルタ法。ここでは,二つの異なる独立したグランドトルースデータセットを用いたBayesアプローチに基づいて提示した確率論的研究。このアプローチは,推定量の性能を完全に評価を可能にする。最良の結果は,98.5%の検出,~3.6%の誤警報の確率,誤差2.5%の確率の確率でTESと整合フィルタアプローチの両方が得られた。しかし,整合フィルタ法は,その単純性のために好まれている。北極放射と乱流相互作用研究海氷アルゴリズムを用いて海洋と海氷SAFで処理した特殊センサマイクロ波イメージャ/サウンダ放射計から加工されたAMSR2からのデータは,グランドトルースとして用いられてきた。海氷密接度(SIC)は15%より大きい場合,ピクセルが海氷ピクセルとして分類されている。SICの測定も本論文で評価されるが,英国TDSデータ(較正データが不足している)の性質はSICについてのいかなる特殊な結論を出すことはできない。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： 画素 ,  アルゴリズム ,  正規化 ,  散乱 ,  反射波 ,  センサ ,  *英国 ,  類似性 ,  マイクロ波 ,  整合フィルタ ,  *海氷 ,  相互作用 ,  推定量 ,  コヒーレンス ,  *GNSS

分類 (2件)： 海氷  (DC06050C) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 英国 ,  海氷