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J-GLOBAL ID：201802237868470391   整理番号：18A1072944

地上のエアロゾル光学深度検索におけるGOSAT TANSO-CAIセンサのための暗目標アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Dark Target Algorithm for the GOSAT TANSO-CAI Sensor in Aerosol Optical Depth Retrieval over Land

著者 (8件)： Zhong Guosheng (Graduate School of Agriculture, Hokkaido University, Sapporo 0608589, Japan) ,  Wang Xiufeng (Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University, Sapporo 0608589, Japan) ,  Guo Meng (School of Geographical Sciences, Northeast Normal University, Changchun 130024, China) ,  Tani Hiroshi (Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University, Sapporo 0608589, Japan) ,  Chittenden Anthony R. (Faculty of Fisheries Sciences, Hokkaido University, Hakodate 0418611, Japan) ,  Yin Shuai (Graduate School of Agriculture, Hokkaido University, Sapporo 0608589, Japan) ,  Sun Zhongyi (Graduate School of Agriculture, Hokkaido University, Sapporo 0608589, Japan) ,  Matsumura Shinji (Faculty of Agriculture, Kagawa University, Sapporo 0608589, Japan)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 6  ページ： 524  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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)

抄録/ポイント： 温室効果観測衛星(GOSAT)に搭載された雲とエーロゾル撮像装置(CAI)は,雲とエーロゾルに関する情報を観測し取得するために設計されたマルチバンドセンサである。CAIセンサからの土地上のエーロゾル光学的深さ(AOD)を検索するために,GOSAT CAIのためのDark目標(DT)アルゴリズムを,Moderate分解能画像分光放射計(MODIS)DTアルゴリズムの戦略に基づいて開発した。衛星プラットフォームからAODを検索するとき,表面寄与を決定することは大きな課題である。MODIS DTアルゴリズムにおいて,可視波長における表面信号を,2.1μmチャネル近くの可視チャネルと短波赤外(SWIR)の間の関係に基づいて推定した。しかし,CAIはSWIR波長をカバーするために1.6μmバンドを持つだけである。2.1μmのバンドデータの欠如によって引き起こされる表面反射率の決定の困難性を解決するために,1.6μmでの反射率と2.1μmでの反射率の間の関係を解析することを試みた。MODIS表面反射率積を用いて,次に1.6μmの反射率と2.1μmの反射率と可視バンドの間の経験的関係に基づく可視バンドを接続した。1.6μmと2.1μmの間の反射率関係は典型的に植生条件に依存し,2.1μmの反射率は1.6μm反射率と植生指数(VI)の関数としてパラメータ化できることを見出した。著者らの実験結果に基づいて,1.6μmと2.1μmバンドを接続するエアロゾル自由植生指数(AFRI2.1)ベースの回帰関数をまとめた。光エーロゾル負荷(0.55μm<0.1)下で,著者らの方法によって導出された2.1μm反射率は,真の2.1μm反射率(r値=0.928)と非常に高い相関を有した。MODIS DTアルゴリズム(Collection 5とCollection 6)と同様に,AFRI2.1と可視表面信号を説明するための散乱角を用いたCAI適用可能な手法を提案した。次に,それをAOD検索のためのCAIセンサに適用した。検索はエアロゾルロボットネットワーク(AERONET)サイトからの地上レベル測定との比較により検証した。検証によると,CAIからの検索はAERONET測定と高い一致を示し,r値は0.922で,AOD検索データの69.2%は±(0.1+15%AODAERONET)の予想誤差エンベロープ内に落下した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 反射率 ,  分解能 ,  *アルゴリズム ,  分光放射計 ,  赤外線 ,  チャネル ,  短波 ,  撮像装置 ,  *エアロゾル ,  波長 ,  *センサ ,  パラメタリゼーション ,  画像
準シソーラス用語： MODIS ,  *GOSAT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： AOD検索 ,  暗目標アルゴリズム ,  Gosat Tanso-CAI ,  表面反射率

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (67件)：

• Sun, L.; Wei, J.; Bilal, M.; Tian, X.; Jia, C.; Guo, Y.; Mi, X. Aerosol Optical Depth Retrieval over Bright Areas Using Landsat 8 OLI Images. Remote Sens. 2015, 8, 23.
• Choudhry, P.; Misra, A.; Tripathi, S. Study of MODIS derived AOD at three different locations in the Indo Gangetic Plain: Kanpur, Gandhi College and Nainital. Ann. Geophys. 2012, 30, 1479-1493.
• Mateos, D.; Anton, M.; Toledano, C.; Cachorro, V.; Alados-Arboledas, L.; Sorribas, M.; Costa, M.J.; Baldasano, J. Aerosol radiative effects in the ultraviolet, visible, and near-infrared spectral ranges using long-term aerosol data series over the Iberian Peninsula. Atmos. Chem. Phys. 2014, 14, 13497-13514.
• Jiang, X.; Liu, Y.; Yu, B.; Jiang, M. Comparison of MISR aerosol optical thickness with AERONET measurements in Beijing metropolitan area. Remote Sens. Environ. 2007, 107, 45-53.
• Zhang, H.; Hoff, R.; Kondragunta, S.; Laszlo, I.; Lyapustin, A. Aerosol optical depth (AOD) retrieval using simultaneous GOES-East and GOES-West reflected radiances over the western United States. Atmos. Meas. Tech. 2013, 6, 471-486.

タイトルに関連する用語 (9件)： 地上 ,  エアロゾル ,  光学 ,  深度 ,  検索 ,  GOSAT ,  CAI ,  目標 ,  アルゴリズム