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J-GLOBAL ID：201802262384752028   整理番号：18A1204099

複雑な沿岸水モニタリングのためのランドサット8画像を用いたMODISクロロフィルaの空間ダウンスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Spatial downscaling of MODIS Chlorophyll-a using Landsat 8 images for complex coastal water monitoring

著者 (4件)： Fu Yanzhao (Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Xu Shiguo (Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Zhang Chengkun (Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Sun Ya (Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China)
資料名： Estuarine, Coastal and Shelf Science  (Estuarine, Coastal and Shelf Science)
巻： 209  ページ： 149-159  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0656A  ISSN： 0272-7714  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クロロフィルa(Chl-a)は,沿岸水の栄養状態をモニターするための指標である。しかし,その場のサンプリングと分析は時間がかかり,空間的に制限される。高い時間分解能と全球被覆率により,中分解能撮像分光放射計(MODIS)レベル3製品は信頼性があり,海洋生態系監視に広く使われている。Landsat画像は,地域規模土地被覆と土地変化研究のために詳細な空間情報を提供することができた。本研究の目的は,複雑な沿岸水質モニタリングのための高空間分解能Chl-aマップを得るために,4km分解能MODIS Chl-aデータを30m分解能Landsatデータと組み合わせることである。MODIS Chl-aとLandsat 8 OLIセンサデータのデータ融合モデルを,中国,Laizhou湾の東海岸のために構築した。モデルはバンド比OLI+2/OLI+5とMODIS Chl-aの最適回帰モデルである。残差補正により,MODIS Chl-aデータを分解能4kmから30mまでダウンスケールすることができた。検証は,2013年と2014年の春と秋に測定されたその場Chl-aから提供された。モデルは満足できる結果をもたらし,得られたChl-aマップは沿岸栄養状態の詳細な情報を提示し,地域水質モニタリングに有用である。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： *LANDSAT ,  被覆率 ,  回帰モデル ,  土地 ,  データ融合 ,  栄養状態 ,  残差 ,  モデル ,  *クロロフィルa ,  *沿岸 ,  土地被覆 ,  *画像 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： *ダウンスケーリング ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リモートセンシング ,  MODIS ,  ランドサット ,  CHL-A ,  ダウンスケーリング

分類 (2件)： 海洋物理学一般  (DC06010K) ,  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)： 沿岸 ,  水モニタリング ,  ランドサット ,  MODIS ,  クロロフィルa ,  ダウンスケーリング