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J-GLOBAL ID：201802246817573320   整理番号：18A0959120

多時期Fengyun-3C Virrデータに基づくアクティブ火災検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An active fire detection algorithm based on multi-temporal FengYun-3C VIRR data

著者 (11件)： Lin Zhengyang (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, No. 9 Dengzhuang South Road, Beijing 100094, China) ,  Lin Zhengyang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Chen Fang (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, No. 9 Dengzhuang South Road, Beijing 100094, China) ,  Chen Fang (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Chen Fang (Hainan Key Laboratory of Earth Observation, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Sanya 572029, China) ,  Chen Fang (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Niu Zheng (The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Li Bin (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, No. 9 Dengzhuang South Road, Beijing 100094, China) ,  Yu Bo (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, No. 9 Dengzhuang South Road, Beijing 100094, China) ,  Jia Huicong (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, No. 9 Dengzhuang South Road, Beijing 100094, China) ,  Zhang Meimei (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, No. 9 Dengzhuang South Road, Beijing 100094, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 211  ページ： 376-387  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： 可視および赤外放射計(VIRR)は,可視から熱バンドまでの範囲のチャネルを有する地球観測に使用される改良された第三世代センサであり,中国のFengYun-3C衛星に搭載されている。VIRRデータに基づく活発な火災検出アルゴリズムは,すでに設計されており,世界中の異なる研究分野で試験されている。以前に関連したアルゴリズムの大部分は,ピクセルの空間的およびスペクトル的特徴に焦点を合わせて開発されたが,これらの観測された活性火災の時間的属性は無視された。本研究では,多重時間VIRRデータを用いて,画素の時系列を構築した。アルゴリズムのコア含有量は,観測データと共に時系列プロファイルの変化から成る。予測した中赤外(MIR)値とターゲット領域の安定なMIR値を計算することにより,火災画素を容易に識別できる。このアルゴリズムの性能を評価するために,世界中に分布する8つのターゲット領域を試験に用いた。検証の2つの段階を,異なる空間分解能のデータで実行した。最初に粗い比較を行った。この段階の間に,MODIS火災と熱騒音生成物(MOD14A1)の収集6からの結果と以前に使用されたアルゴリズムから生成された結果を比較のために使用した。異なる画像処理時間が実際の検証結果に影響を及ぼす可能性があるにもかかわらず,Landsatシリーズ(ETM+およびOLIセンサを含む)の支援を用いて詳細な検証作業を行った。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： *アルゴリズム ,  赤外線 ,  中華人民共和国 ,  スペクトル ,  画像処理 ,  空間分解能 ,  *火災 ,  多重化 ,  画素 ,  センサ
準シソーラス用語： *火災検出 ,  ETM+ ,  MODIS ,  地球観測 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Fengyun-3C ,  Virr ,  アクティブ火災検出 ,  多時期

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  火災  (RA02020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多時期 ,  火災検出 ,  アルゴリズム