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J-GLOBAL ID:201802275789094568   整理番号:18A1344651

リモートセンシングを用いた水中のクロロフィル検出のための空間自己相関の代替法【JST・京大機械翻訳】

An Alternative Method of Spatial Autocorrelation for Chlorophyll Detection in Water Bodies Using Remote Sensing
著者 (12件):
資料名:
巻:号:ページ: 416  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7281A  ISSN: 2071-1050  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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自然環境におけるin situ水質モニタリングの追加的対策は,水における特定元素がそのスペクトル挙動を修正するので,リモートセンシングにより得られる。水質の指標の1つは藻類の存在であり,本研究の目的は,スペクトルデータ,赤外画像,および石灰学データを相関させることによって水中のクロロフィルの定量化のための代替法を提案することであった。本研究の目的は,ブラジルのSao Leopoldo/RS,Unisinos大学に位置する人工湖である。この地域は,無人航空機(UAV)に結合した改良NGB(近赤外(N),緑(G)および青(B))カメラでマッピングされている。正規化および地理参照画像から,修正正規化差分植生指数(NDVImod)画像を生成した。さらに,20のサンプリングポイントを湖に関して確立した。これらの点で,分光放射計によるその場スペクトル分析を行い,水試料をクロロフィル濃度の実験室測定のために収集した。相関は2つのモデルをもたらした。スペクトルデータの多変量解析に基づく最初のモデルとNDVIからの多項式方程式に基づく第二のモデルは,それぞれ0.86と0.51の決定係数(R2)を持っていた。本研究は,UAVを用いた水資源管理のためのリモートセンシングの適用性を確認し,迅速で容易な方法論として特性化できる。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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リモートセンシング一般 
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