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J-GLOBAL ID：201802230673948885   整理番号：18A0168245

ウィンドウアルゴリズムとMarkovモデルに基づくカルスト地域における地表温度混合の逆解析についての解析に基づき,この論文では,このモデルについて述べた。【JST・京大機械翻訳】

Hybrid inversion method of karst area based on LST split window algorithm & Markov model

著者 (7件)： Chen Sanming (桂林理工大学地球科学学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004;欽州学院 資源与環境学院,广西欽州535000) ,  Yin Xianyang (桂林理工大学地球科学学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Huang Yuanlin (欽州学院 資源与環境学院,广西欽州,535000) ,  Xu Jiasheng (桂林理工大学地球科学学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Liu Zhiying (桂林理工大学地球科学学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Tu Yuan (桂林理工大学地球科学学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004) ,  Zhao Yuanlei (桂林理工大学地球科学学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空間信息与測絵重点実験室,广西桂林541004)
資料名： Guilin Ligong Daxue Xuebao  (Guilin Ligong Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 2  ページ： 257-264  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2064A  ISSN： 1674-9057  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： リモートセンシングの方法は地温を迅速に予測し、その変化規則を予測できるが、欠点は多くの方法がその地域特異性があることにある。典型的カルスト地形都市の地温変化に適したリモートセンシングモデルを探索するため、典型的なカルスト地形広西省桂林山地を例として、4期のLandsat画像データと一部の研究地域の歴史気象資料を用いて、改良された窓アルゴリズムを用いた..・・・・・・・・・・・.......の結果により、以下の結果を得た。リモートセンシング画像に対して地温の抽出と反復を行い、地温データの正規化処理とマルコフ予測モデルを結合して都市の地温の変化を研究した。予測は以下を示した。研究地域における全体のヒートアイランド効果の変化は強くなく、カルスト地域の人工開発による地温上昇は顕著ではないことが示された。これらの結果により,東江地域における地温効果が緩やかに減少することを示した。カルスト地形地域における都市ヒートアイランド効果の変化を反映するために,窓アルゴリズムとMarkov予測モデルを組み合わせることによって,カルスト都市のヒートアイランド効果の空間時間的変動を合理的に明らかにすることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  正規化 ,  *地表温度 ,  山岳地 ,  地温 ,  *アルゴリズム ,  都市 ,  ヒートアイランド ,  リモートセンシング ,  *カルスト地形 ,  経時変化
準シソーラス用語： 都市ヒートアイランド ,  リモートセンシング画像 ,  画像データ ,  *逆解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： heat island effect ,  LST (land surface temperature) effect retrieving ,  remote sensing ,  Landsat ,  Markov model ,  Guilin

分類 (1件)： 局地循環,気流  (DC05090N)

タイトルに関連する用語 (9件)： ウィンドウ ,  アルゴリズム ,  Markovモデル ,  カルスト ,  地域 ,  地表温度 ,  解析 ,  論文 ,  モデル