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J-GLOBAL ID：201802210445658614   整理番号：18A2044710

高分解能ジオアイ-2画像を用いたDelhi州を通過するYamuna川延伸の水質マッピング【JST・京大機械翻訳】

Water Quality Mapping of Yamuna River Stretch Passing Through Delhi State Using High Resolution Geoeye-2 Imagery

著者 (3件)： Said Saif (Civil Engineering Department, Aligarh Muslim University, Aligarh, India) ,  Hussain Athar (Civil Engineering Department, Ch. Bhram Prakash College of Engineering, New Delhi, India) ,  Sharma Garima (Gautam Buddh University, Greater Noida, India)
資料名： International Journal of Applied Geospatial Research  (International Journal of Applied Geospatial Research)
巻： 9  号： 4  ページ： 23-35  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3878A  ISSN： 1947-9654  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： 本論文では,水質パラメータ(WQP)と対応するスペクトル反射率値の間の回帰モデルを開発することにより,Delhi州を通過する河川Yamunaの22km伸張の汚染濃度をマッピングし監視するための高分解能GeoEye2画像を利用した。サンプリング場所から収集した水試料を20WQPについて分析し,4つのクラスに分類した。(WQP)有機,(WQP)無機,(WQP)アニオンおよび(WQP)カチオン。4つのWQPクラスによる多重線形回帰(MLR)解析を行うために,いくつかのスペクトルバンドの組み合わせと単一バンドを調べた。結果は,バンド組合せに対する比較的強い正相関を明らかにした。すべての4つのWQPクラスを有する[平均RBR×√B/R]は,他の選択されたバンド組合せの中で高いR2値(~0.85)とRMSE(~1.03)をもたらす。実際の現場汚染濃度レベルを実証する空間分布マップを作成し,それにより,水体中の汚染濃度のモニタリングとマッピングのための高分解能Geoeye-2画像の可能性を実証した。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *水質 ,  *画像 ,  スペクトルバンド ,  空間分布 ,  スペクトル ,  アニオン ,  *河川 ,  回帰モデル ,  順相 ,  カチオン ,  *延伸 ,  パラメータ ,  反射率 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ディジタル数(DN) ,  多重線形回帰(MLR) ,  点と非点源 ,  スペクトル反射率 ,  水質パラメータ(WQP) ,  Yamuna川

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 (4件)： 高分解能 ,  延伸 ,  水質 ,  マッピング