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J-GLOBAL ID：201802227864414433   整理番号：18A0029704

EVIとLAI(葉面積指数)から抽出した生物季節学の差の解析【Powered by NICT】

Analysis on difference of phenology extracted from EVI and LAI

著者 (3件)： Wang Cong (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Li Jing (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Liu Qinhuo (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGARSS  ページ： 5101-5104  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： EVIとLAIは,リモートセンシング生物季節抽出に使用できる最も広く使用されている植生パラメータであるが,本論文では,EVIとLAI時系列から抽出された生物季節情報の違いを評価し,EVIまたはLAI時系列は広い範囲の全ての植生タイプに対して良く機能するか検討することであった。これを達成するために,ガラスLAI生物季節学製品(GLP)は2001年から2012年までの中国のMODIS EVI生物季節学製品(MLCD)と同じアルゴリズムにより発生させた。二生物季節製品は広い範囲の異なる気候地域と植生タイプで比較し,地上観測により評価した。結果は,GLP(11.90%)のミッシング速度であるMLCD(22.84%)のそれより低いことを示した。GPLとMLCD間の差は,異なる気候地域と植生タイプで変化した。GLPは,農地と森林におけるMLCDよりも優れた性能を示し,一方,MLCDは草地におけるGLPより優れていた。Copyright 2018 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： 農地 ,  草原 ,  中華人民共和国 ,  アルゴリズム ,  リモートセンシング ,  気候 ,  ガラス ,  *葉面積指数
準シソーラス用語： 地上観測 ,  MODIS ,  *フェノロジー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  植物生態学  (EE02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： EVI ,  LAI ,  葉面積指数 ,  生物季節学 ,  解析