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J-GLOBAL ID：201802234911851176   整理番号：18A0126713

多変量適応回帰スプラインによるMODISデータからの分数積雪領域の検索【Powered by NICT】

Retrieval of fractional snow covered area from MODIS data by multivariate adaptive regression splines

著者 (6件)： Kuter Semih (Cankiri Karatekin University, Faculty of Forestry, Department of Forest Engineering, 18200 Cankiri, Turkey) ,  Kuter Semih (Middle East Technical University, Institute of Applied Mathematics, 06800 Ankara, Turkey) ,  Akyurek Zuhal (Middle East Technical University, Faculty of Engineering, Department of Civil Engineering, 06800 Ankara, Turkey) ,  Akyurek Zuhal (Middle East Technical University, Graduate School of Natural and Applied Sciences, Department of Geodetic and Geographic Information Technologies, 06800 Ankara, Turkey) ,  Weber Gerhard-Wilhelm (Middle East Technical University, Institute of Applied Mathematics, 06800 Ankara, Turkey) ,  Weber Gerhard-Wilhelm (Poznan University of Technology, Faculty of Engineering Management, Department of Marketing and Economic Engineering, 60-965 Poznan, Poland)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 205  ページ： 236-252  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,複雑で不均一なアルプス地形におけるMODISデータから部分積雪(FSC)を推定するために新手法を最新のノンパラメトリックスプライン回帰法,すなわち多変量適応回帰スプライン(MARS)を用いて表現した。この目的のために,欧州アルプス上の2013年4月と2016年12月の間に取得した二十MODISとランドサット8画像対を用いた。十五画像対のモデル訓練中に用いて,五個の画像が独立したテストデータセットとして保存した。MARSモデルは,予測変数としてバンド1 7,正規化差植雪指数,正規化差植生指数と土地被覆クラスのMODIS大気頂部反射率値を用いて訓練した。基準FSC地図は,より高い空間分解能Landsat八つの二元雪被覆地図から生成される。多層フィードフォワード人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルも同じ入力データを用いて訓練した。訓練と試験中に,訓練データサイズの影響とANNとMARSモデルの予測性能に及ぼすサンプリング型を調べた。追加探索はANNの出力層に使われた伝達関数の選択は,ネットワークのFSCマッピング性能に顕著な寄与をしているかどうかを明らかにするために実施した。最終的なANNとMARS FSC製品の空間分解能は500mである。独立試験シーンに対する結果は,出力層とMARSモデルにおける線形と双曲正接移動関数を用いて開発されたANNモデルは,同じ平均値R=0.93の基準FSCデータと良く一致することを示した。対照的に,標準MODIS雪画分製品,すなわち,MOD10FSCは平均R=0.88のわずかに低い性能を示した。提案したMARSアプローチは統計的にANNと同じ性能を持つことが証明されている,モデル構築における計算的により効率的である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 空間分解能 ,  正規化 ,  LANDSAT ,  モデリング ,  ネットワーク ,  反射率 ,  土地被覆 ,  被覆 ,  *積雪 ,  ニューラルネットワーク ,  アルプス ,  伝達関数 ,  画像
準シソーラス用語： *雪 ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分数積雪マッピング ,  多変量適応回帰スプライン ,  人工ニューラルネットワーク ,  MODIS ,  ランドサット8号

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多変量 ,  適応 ,  スプライン ,  MODIS ,  分数 ,  積雪 ,  検索