文献

J-GLOBAL ID：201802243640960089   整理番号：18A2039133

中国におけるSSM/I輝度温度を用いた積雪深度推定の改善【JST・京大機械翻訳】

Improvement of Snow Depth Estimation Using SSM/I Brightness Temperature in China

著者 (7件)： Yang Jianwei (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100875, China) ,  Jiang Lingmei (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100875, China) ,  Wu Shengli (China Mereorological Administration, National Satellite Meteorological Center, Beijing, 100081, China) ,  Liu Xiaojing (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100875, China) ,  Wang Gongxue (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100875, China) ,  Hao Shirui (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100875, China) ,  Wang Jian (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University, Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100875, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 5089-5092  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究の主な目的は,中国における特別なセンサマイクロ波撮像装置(SSM/I)と特別なセンサマイクロ波撮像装置(SSMI/S)に対する雪深さ(SD)推定を改善することである。輝度温度に対する異なるセンサの系統的バイアスを避けるために,類似センサを用いてSDを検索することがより良い。一方,長期データセットは必須であり,気候,気象,水資源に重大な影響を与える。1987年から現在までに及ぶセンサ(SSM/I,SSI/S)は,SD生成物発生の長い時系列に対して最適である。しかしながら,現在のSD(SWE)製品の精度は,まだ気候と水文モデルの需要を満たすことができない。本研究において,各々のグリッド-セルSDは,土地被覆タイプの比率によって加重する各々の土地被覆アルゴリズムからのSDsの総計として推定した。2005年~2006年の測定値を用いたこのアルゴリズムの評価を通して,根の平均二乗誤差(RMSE)は,農地,草原森林に対して,それぞれ約3.2,2.9および5.3cmである。しかし,混合ピクセルではRMSEは6.6cmである。最後に,混合画素に対する貧弱な性能についての理由を検討した。更なる研究のために,10GHzと分数雪被覆(FSC)を組み込むことは,中国におけるSD検索を改善することが期待される。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気候 ,  気象 ,  水文モデル ,  土地被覆 ,  バイアス ,  センサ ,  被覆 ,  草原 ,  *輝度温度 ,  水資源 ,  アルゴリズム ,  農地
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  *雪 ,  *積雪深さ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  輝度温度 ,  積雪 ,  深度 ,  推定