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J-GLOBAL ID：201802219585635876   整理番号：18A0655506

Landsat 8データに基づく単一チャネルアルゴリズムによる地表温度の逆転-済南市を例として-【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Xia Anquan (山東農業大学信息科学与工程学院,山東泰安,271018) ,  Qi Jianguo (山東農業大学信息科学与工程学院,山東泰安,271018) ,  Jiang Zhenfei (山東農業大学信息科学与工程学院,山東泰安,271018) ,  Ma Jin (山東農業大学信息科学与工程学院,山東泰安,271018)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 45  号： 20  ページ： 254-258  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、地表温度逆転のリモートセンシングデータ源はLandsat TM/ETRIT、MODISデータで、Landsat 8熱赤外データの使用はまだ多くなく、Landsat 8熱赤外データに対する地表温度逆アルゴリズムは多く提案されている。しかし、異なる試験区の精度要求を満たすかどうかについてはまだ考慮する必要があるが、同時に、経験モデルの使用は地表の放射率と大気透過率などの地表温度逆転パラメータを求める程度に異なる程度の影響を与える可能性がある。そのため、本研究では山東省済南市を研究区とし、Landsat 8データをデータ源とし、それぞれ大気補正法、JM_SC10アルゴリズム、TIRS10_SCアルゴリズムを利用した。分類回帰木(classification and regression tree,CART)アルゴリズムと中スペクトル分解能大気透過率アルゴリズム計算機模型(moderate spectral resolution atmospheric transmittance algorithm and computer model,MODTRAN)を結合した。済南地域に適した温度逆転パラメーターを構築し、地表温度の逆変換を実現し、済南市の16個の気象ステーションの温度データを基準として精度検証を行った。結果により、3種類のアルゴリズムの反転温度の平均誤差は1.78°Cであり、TIRS10_SCアルゴリズムの反転精度が最も高く、その次は大気補正法、JM_SC10アルゴリズムであることが分かった。一定の誤差の条件下で,3つのアルゴリズムを済南地域の地表温度逆転に適用することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル分解 ,  *地表面 ,  *アルゴリズム ,  逆変換 ,  気象 ,  赤外線 ,  *地表温度 ,  放射率 ,  大気補正
準シソーラス用語： 精度検証 ,  回帰木 ,  大気透過率 ,  経験モデル ,  逆アルゴリズム ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地下水学  (DC07040Y) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： LANDSAT ,  チャネル ,  アルゴリズム ,  地表温度 ,  逆転