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J-GLOBAL ID：201802216793215670   整理番号：18A1072975

マルチスペクトルデータを用いた高濁度水域におけるクロロフィルa検索のためのマルチアルゴリズムインデックスとルックアップテーブル【JST・京大機械翻訳】

Multi-Algorithm Indices and Look-Up Table for Chlorophyll-a Retrieval in Highly Turbid Water Bodies Using Multispectral Data

著者 (8件)： Salem Salem Ibrahim (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Salem Salem Ibrahim (Faculty of Engineering, Alexandria University, Lotfy El-Sied St. Off Gamal Abd El-Naser-Alexandria, Alexandria 11432, Egypt) ,  Higa Hiroto (Faculty of Urban Innovation, Yokohama National University, Tokiwadai 79-5, Hodogaya, Yokohama, Kanagawa 240-8501, Japan) ,  Kim Hyungjun (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Kazuhiro Komatsu (National Institute for Environmental Studies, 16-2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki 305-8506, Japan) ,  Kobayashi Hiroshi (Graduate School of Interdisciplinary Research, University of Yamanashi, 4-4-37 Takeda, Kofu, Yamanashi 400-8510, Japan) ,  Oki Kazuo (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan) ,  Oki Taikan (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 6  ページ： 556  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシングデータを用いて事例2水の富栄養化を監視するための多くのアプローチが提案されている。半解析的アルゴリズムとスペクトルマッチングは,クロロフィルa(Chla)検索のための2つの主要なアプローチである。半分析アルゴリズムは,植物プランクトン特性(例えば最大および最小吸収ピーク)と相関する指標を提供する。アルゴリズムの指標は回帰過程を通して測定Chlaと相関する。半解析アルゴリズムの主な欠点は,導出された関係が位置とデータ制限であることである。スペクトルマッチングとルックアップテーブルアプローチは,広い範囲の水特性に対応するシミュレートされた参照の大きなライブラリと測定された反射率のマッチングに依存している。ハイパースペクトル測定反射率を入力とするスペクトル整合法は,多重スペクトル衛星からのデータを組み込むことが困難になる。結果として,マルチアルゴリズムインデックスとルックアップテーブル(MAIN-LUT)技術を提案して,半解析的アルゴリズムとルックアップテーブルの長所を結合して,それをマルチスペクトルデータに適用することができた。4つのアルゴリズム(すなわち,2バンド,3バンド,最大クロロフィル指数,および正規化差分クロロフィル指数)の8つの組合せを,MAIN-LUT技術のために研究した。その場測定と中分解能イメージング分光計(MERIS)センサデータを用いてMAIN-LUTを検証した。一般に,MAIN-LUTは局所的に調整されたアルゴリズムと同等の検索精度を提供する。局所的に調整されたアルゴリズムの最も正確さはデータセット間で変化し,これらのアルゴリズムの限界が普遍的に適用されることを明らかにした。対照的に,MAIN-LUTは,東京湾(R2=0.692,根平均二乗誤差(RMSE)=21.4mg m-3),Kasumigaura湖(R2=0.866,RMSE=11.3mg m-3)に対して相対的に高い検索精度を示し,Mケ浦湖上のMERISデータ(R2=0.57,RMSE=36.5mg m-3)を提供した。MAIN-LUTのシミュレーション反射ライブラリを,東京湾の固有光学特性に基づいて発生させた。しかし,MAIN-LUTはまた,Kasumigaura湖のための高い検索精度を提供した。MAIN-LUTは,Kasumigaura湖のChla濃度の空間的および時間的分布を捉えることができた。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  反射率 ,  *ルックアップテーブル ,  *スペクトル ,  分解能 ,  富栄養化 ,  *混濁度 ,  正規化 ,  *水域 ,  *クロロフィルa ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 湖 ,  MERIS ,  現場測定 ,  ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： バイオ光学モデル ,  RED-NIRアルゴリズム ,  ケース2の水 ,  内陸湖 ,  MERIS ,  ルックアップテーブル ,  スペクトルマッチング

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  海洋物理学一般  (DC06010K)

引用文献 (81件)：

• Tyler, A.N.; Hunter, P.D.; Spyrakos, E.; Groom, S.; Constantinescu, A.M.; Kitchen, J. Developments in Earth observation for the assessment and monitoring of inland, transitional, coastal and shelf-sea waters. Sci. Total Environ. 2016, 572, 1307-1321.
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• Austin, R.W.; Petzold, T.J. The Determination of the Diffuse Attenuation Coefficient of Sea Water Using the Coastal Zone Color Scanner. In Oceanography from Space; Barale, V., Gower, J.F.R., Alberotanza, L., Eds.; Springer: Boston, MA, USA, 1981; pp. 239-256.
• Yoder, J.A.; McClain, C.R.; Blanton, J.O.; Oeymay, L.-Y. Spatial scales in CZCS-chlorophyll imagery of the southeastern U.S. continental shelf1. Limnol. Oceanogr. 1987, 32, 929-941.

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチスペクトル ,  濁度 ,  水域 ,  クロロフィルa ,  検索 ,  ルックアップテーブル