アンサンブルモデル平均化を用いたリモートセンシングデータと地上データによる蒸発散のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Olioso Albert; Allies Aubin; Boulet Gilles; Delogu Emilie; Demarty Jerome; Elvira Belen Gallego; Mira Maria; Marloie Olivier; Chauvelon Philippe; Boutron Olivier; Buis Samuel; Weiss Marie; Velluet Cecile; Bahir Malik

文献

J-GLOBAL ID：201802210451213761 整理番号：18A2039732

アンサンブルモデル平均化を用いたリモートセンシングデータと地上データによる蒸発散のモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring Evapotranspiration with Remote Sensing Data and Ground Data Using Ensemble Model Averaging

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資料名：
巻： 2018 号： IGARSS ページ： 7656-7659 発行年： 2018年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

蒸発散量(ET)は熱赤外およびスペクトル反射率データを用いてマッピングできる。様々なETモデルが開発されているが,それらの広範囲の状況にわたる競争評価はなかった。アンサンブルモデルの平均化は,マルチモデルシミュレーションからETを導出するために使用できるツールである。本研究では,アンサンブル平均を導出するときに,それらの性能に従って各モデルを重みづけることにより構成されるBayesモデル平均化を用いた。それは,MODISデータから南フランスにおける塩性湿地地域上のETのモニタリングに適用された。重み付き平均化手順を用いた場合,単純平均の性能または各個別モデルの性能と比較して,ETモニタリングは改善された(RMSE=0.57mmd-1)。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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NMR一般 , 図形・画像処理一般 , 医用画像処理

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