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J-GLOBAL ID:201802234771337711   整理番号:18A0792633

シミュレーションおよびその場ハイパースペクトルリモートセンシング反射率を用いた植物プランクトン群同定【JST・京大機械翻訳】

Phytoplankton Group Identification Using Simulated and In situ Hyperspectral Remote Sensing Reflectance
著者 (4件):
資料名:
巻:ページ: 272  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7076A  ISSN: 2296-7745  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)
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本研究では,ハイパースペクトル海洋色データから主要な植物プランクトングループを同定する可能性のためのバイオ地球光学的境界を調べた。模擬リモートセンシング反射スペクトルR_rs(λ)の大きなデータセットを用いた。シミュレーションは,5つの主要な植物プランクトンスペクトルグループを代表する5つの植物プランクトン光吸収スペクトルの自然水の測定固有光学特性と測定に基づいた。c2xデータと名付けたこれらのシミュレーションデータは,10~5以上の異なる水事例を含み,これらは,極端な吸収と極端な散乱水だけでなく,自然水の開裂に典型的な事例を含む。シミュレーションのために,クロロフィルa(植物プランクトン豊度を表す),Chlの使用濃度は0~200mg・m-3,非藻類粒子の濃度0~1500g・m-3,および0~20m-1の440nmにおける発色団溶解有機物(CDOM)の吸収係数の範囲である。シミュレーションしたR_rs(λ)の2番目の独立したより小さいデータセットは,6つの植物プランクトン分類群からの128の培養の光吸収スペクトルを用いて,自然変動性を表した。この試験データセットのスペクトルをc2xデータからのスペクトルと比較し,5つのスペクトルグループが異なる光学条件下で支配的に正しく同定できることを評価した。結果は,同定精度が水の光学的条件,すなわち,Chl,NAP,およびCDOMにおける共分散の寄与に高度に影響されることを示した。シミュレーションデータにおける同定は,植物プランクトンによる非常に低い寄与を有する水を除いて,一般的に効果的であり,NAPによって支配される水に対しては,CDOMによる寄与はわずかな役割しか果たさない。天然水に対する提示したアプローチの適用性を検証するために,Taihu湖(中国)における藍藻類ブルームの間に収集したin situ R_rs(λ)データセットを用いた試験を行い,このアプローチは青色シアノバクテリアを支配することを予測した。これは,湖における藍藻類Microcystis sp.の観察とよく一致した。本研究は,R_rs(λ)スペクトルに基づいて純粋に支配的な植物プランクトンスペクトルグループを同定するために,ハイパースペクトルセンサに有望に適用できる効率的なアプローチを提供する。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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植物生態学  ,  プランクトン 
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