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J-GLOBAL ID：201802245026275187   整理番号：18A1614316

高空間分解能での可視および多重衛星全球浸水データセットの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of visible and multi-satellite global inundation datasets at high-spatial resolution

著者 (11件)： Aires Filipe (LERMA/Observatoire de Paris, UPMC, CNRS, Paris, France) ,  Aires Filipe (Estellus, Paris, France) ,  Aires Filipe (Water Center/Columbia University, New York, USA) ,  Prigent Catherine (LERMA/Observatoire de Paris, UPMC, CNRS, Paris, France) ,  Prigent Catherine (Estellus, Paris, France) ,  Prigent Catherine (Water Center/Columbia University, New York, USA) ,  Fluet-Chouinard Etienne (Center for Limnology, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA) ,  Yamazaki Dai (Department of Integrated Climate Change Projection Research, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama 236-0001, Japan) ,  Papa Fabrice (LEGOS, Universite de Toulouse, CNES, CNRS, IRD, UPS, Toulouse, France) ,  Papa Fabrice (Indo-French Cell for Water Sciences, IRD-IISc-NIO-IITM Joint Intern. Lab., IIS, India) ,  Lehner Bernhard (Department of Geography, McGill University, Montreal, QC, Canada)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 216  ページ： 427-441  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： 最近,高空間分解能におけるいくつかの新しい衛星導出および長期表面水データセットが世界規模で利用可能になり,異なる特性と能力を示している。それらは,Landsatからの可視画像に基づいている。すなわち,全球3次水境界マップ(G3WBM)と全球表面水エクスプローラー(GSWE),または受動/能動マイクロ波と可視観測の併合に基づいて,25km×25kmの自然分解能から90m×90m分解能までダウンスケールした。本論文の目的は,2つのアプローチの利点と欠点を特定するために,異なる水面推定の完全な比較を行い,高分解能表面水データベースの将来の開発のための戦略を提案することである。結果は,それらの非常に高い空間分解能(30m)のために,Landsatベースのデータセットが,非常に小さいサイズであっても,開水面を検索するのに良く適していることを示している。GIEMS-D3は,植生下および曇天時に水を検出するより良い能力を有し,それはより大きな季節的動力学を示す。しかし,その現在のバージョンは,水飽和土壌における表面水の範囲を過大評価し,その低い元の(すなわちダウンスケーリング前)空間分解能のために,小水塊の検出において劣っている。G3WBM,GSWE,GIEMS-D3およびGLWDに対する永久水は,それぞれ2.76,2.05,3.28および3.04百万km2である。一時的な水は,0.48,3.72,10.39および8.81,百万km2の大きな不一致を示した。合成開口レーダ(SAR)データ(ENVISAT),Sentinel,および表面水海洋地形(SWOT)は,高い公称空間分解能を持ち,可視測定より雲に敏感でないので,良好な補完情報となる。しかし,グローバルSARデータセットは,グローバルスケールで適切な検索方式の開発における困難さのためにまだ利用できない。高分解能と長期記録における地球規模湿地の推定を改善するために,3つの中間線活動を提案した。(1)GIEMS-D3の時間的記録を拡張して,マイクロ波観測(1978年から現在まで)の全時系列を利用し,(2)GSWEとGIEMS-D3データセットを融合するアプローチを開発し,(3)SARグローバルデータセットの放出のために作成した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *浸水 ,  *空間分解能 ,  海洋 ,  高分解能 ,  表面水 ,  *多重化 ,  湿地 ,  マイクロ波 ,  リモートセンシング ,  *分解能
準シソーラス用語： ENVISAT ,  ダウンスケーリング ,  曇天 ,  開水面 ,  可視画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 湿地と浸水 ,  リモートセンシング ,  ランドサット ,  受動マイクロ波

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 (6件)： 高空間分解能 ,  多重 ,  衛星 ,  球 ,  浸水 ,  データセット