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J-GLOBAL ID：201802241730555518   整理番号：18A1072246

Landsat 7 ETM+データからの乾燥地域におけるグリーン植生フラクションの推定の組合せ【JST・京大機械翻訳】

Combining Estimation of Green Vegetation Fraction in an Arid Region from Landsat 7 ETM+ Data

著者 (10件)： Jia Kun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Jia Kun (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Li Yuwei (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Li Yuwei (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Liang Shunlin (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Liang Shunlin (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Liang Shunlin (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Wei Xiangqin (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Yao Yunjun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yao Yunjun (Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 1121  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： 部分的植生被覆(FVC)または緑植生画分は,土地表面植生の条件を特性化するための重要なパラメータであり,また,土地表面における水,炭素およびエネルギーのサイクルをシミュレートするためのモデルの重要な変数である。リモートセンシングデータを用いたいくつかのタイプのFVC推定モデルがあり,特定の領域にわたるそれらの性能を評価することは非常に重要である。したがって,本研究は,中国,Heihe川流域の農業地域におけるLandsat7ETM+データを用いた3つのタイプのFVC推定モデルを最初に評価し,次に,多重線形回帰(MLR)とBayesモデル平均(BMA)法を採用したFVC推定精度を改善するために,異なる個々のモデルからの組合せ戦略を提案した。検証結果は,3つの端成分(SMA3)によるスペクトル混合物解析モデルが,Landsat7ETM+データを使用する7つの個々のモデルの間で,最良のFVC推定精度(決定係数(R2)=0.902,二乗平均二乗誤差(RMSE)=0.076)を達成したことを示した。加えて,MLRとBMA組合せ法は,両方とも,FVC推定精度を改善することができた(R2=0.913,RMSE=0.063とR2=0.904,MLRとBMAのRMSE=0.069)。したがって,Landsat7ETM+データを用いた異なるモデルからのFVC推定を統合するMLRとBMAの両方の組合せ法は,個々のモデルの推定誤差を効果的に弱め,最終的なFVC推定精度を改善することができると結論づけることができた。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： 解析モデル ,  河川 ,  モデル ,  炭素 ,  地表面 ,  流域 ,  スペクトル ,  画素 ,  *乾燥地帯 ,  中華人民共和国 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  推定精度 ,  推定モデル ,  *ETM+ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 分別植生被覆 ,  ピクセル二分モデル ,  スペクトル混合物分析 ,  組合せ ,  多重線形回帰 ,  Bayesモデル平均 ,  Landsat 7 ETM+

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (60件)：

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タイトルに関連する用語 (8件)： LANDSAT ,  ETM+ ,  乾燥地域 ,  グリーン ,  植生 ,  フラクション ,  推定 ,  組合せ