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J-GLOBAL ID：201802241570188755   整理番号：18A0017123

海色必須気候変数とその応用のための改良された光学的分類スキーム【Powered by NICT】

An improved optical classification scheme for the Ocean Colour Essential Climate Variable and its applications

著者 (3件)： Jackson Thomas (Plymouth Marine Laboratory, Prospect Place, Plymouth, UK) ,  Sathyendranath Shubha (National Centre for Earth Observations, Plymouth Marine Laboratory, Prospect Place, Plymouth, UK) ,  Melin Frederic (European Commission, Joint Research Centre, Ispra, Italy)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 203  ページ： 152-161  発行年： 2017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： 海色気候変化イニシャチブ(OC CCI)は,海色製品(必須気候変数または「ECV’)の気候品質,誤差特性化,データセットを生成した。OC CCIプロジェクトは,ファジィ論理(Moore.2001)に基づく光学的分類スキーム,画素ごとに製品不確実性を割り当てることを用いた。本研究では,水中リモートセンシング反射率データから導出した光学的水クラスの既存のセットは,地球規模で衛星データ中に存在するRスペクトル全てを分類,特に貧栄養領域におけるには不十分であることを示した。百万衛星で得られた海色スペクトルから光学的水クラスの新しいセットを発生させ,累積クラスメンバシップ値の分布の改善を提供した。不確実性割当のためのこれらのクラスの使用は,クロロフィルa,測定の大きいその場データベースを利用した。不確実性割当のための使用に加えて,複数のクロロフィルアルゴリズムの性能を,各クラスのと混合アルゴリズムのための法の枠内で評価したクラスメンバーシップを用いて,最終製品の品質を向上させるために,シャープな境界を回避し説明した。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： クロロフィルa ,  リモートセンシング ,  反射率 ,  品質 ,  スペクトル ,  キャラクタリゼーション ,  ファジィ論理 ,  気候変動 ,  不確実性 ,  画素 ,  アルゴリズム ,  *気候
準シソーラス用語： 衛星データ ,  *気候変数 ,  *海色 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 海洋色 ,  本態性気候変数 ,  ESA ,  気候変化イニシアチブ ,  クロロフィル ,  ファジィ分類 ,  光学的水型 ,  不確実性

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海色 ,  気候変数 ,  応用 ,  光学 ,  分類 ,  スキーム