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J-GLOBAL ID：201802290434359159   整理番号：18A1072395

MODISデータからの時系列推定と植生フェノロジー推定のための平滑化法の性能【JST・京大機械翻訳】

Performance of Smoothing Methods for Reconstructing NDVI Time-Series and Estimating Vegetation Phenology from MODIS Data

著者 (4件)： Cai Zhanzhang (Department of Physical Geography and Ecosystem Science, Lund University, Solvegatan 12, SE-223 62 Lund, Sweden) ,  Jonsson Per (Department of Materials Science and Applied Mathematics, Malmo University, SE-205 06 Malmo, Sweden) ,  Jin Hongxiao (Department of Physical Geography and Ecosystem Science, Lund University, Solvegatan 12, SE-223 62 Lund, Sweden) ,  Eklundh Lars (Department of Physical Geography and Ecosystem Science, Lund University, Solvegatan 12, SE-223 62 Lund, Sweden)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 12  ページ： 1271  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの時系列平滑化法は雑音を低減し,リモートセンシングデータから植物の生物季節学的パラメータを抽出するために用いることができるが,他の方法に比べて一つの方法を支持する決定的な証拠はまだ存在しない。ここでは,中分解能イメージング分光放射計(MODIS)による正規化差分植生指数(NDVI)を用いて,Savitzky-Golayフィッティング(SG),局所加重回帰散乱プロット平滑化(LO),スプライン平滑化(SP),非対称Gauss関数フィッティング(AG),二重ロジスティック関数フィッティング(DL)を検討した。地上塔測定NDVI(10サイト)と総一次生産性(GPP,4サイト)を用いて平滑化衛星導出NDVI時系列と標高データを評価し,平滑化NDVIから導出した生物季節学パラメータを評価した。結果は,すべての平滑化方法がノイズを減らして,信号品質を改善することができることを示した。しかし,単一方法は,常に他のものより良く機能しなかった。全体として,平滑化パラメータを最適に較正すれば,局所フィルタリング法(SGとLO)は非常に正確な結果を生成できる。局所キャリブレーションが実行できない場合,交差検証は平滑化パラメータを自動的に決定する方法である。しかし,この方法は,いくつかの場合には不十分な適合を生み出し,較正が可能でない場合には,関数あてはめ法(AGとDL)は季節的動力学の最もロバストな記述を与える。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非対称性 ,  塔状構造物 ,  正規化植生指数 ,  スプライン ,  画像処理 ,  分解能 ,  散乱 ,  *平滑化 ,  分光放射計 ,  ロバスト性 ,  フィルタリング ,  正規化 ,  雑音
準シソーラス用語： *フェノロジー ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 正規化差分植生指数(ndvi) ,  平滑化法 ,  総一次生産(GPP) ,  フェノロジー ,  Timesat ,  MODIS

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (73件)：

• Schwartz, M.D. Phenology: An Integrative Environmental Science; Springer: Dordrecht, The Netherlands, 2003; Volume 346.
• Prince, S. A model of regional primary production for use with coarse resolution satellite data. Int. J. Remote Sens. 1991, 12, 1313-1330.
• Running, S.W.; Nemani, R.R.; Heinsch, F.A.; Zhao, M.; Reeves, M.; Hashimoto, H. A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience 2004, 54, 547-560.
• Goward, S.N.; Markham, B.; Dye, D.G.; Dulaney, W.; Yang, J. Normalized difference vegetation index measurements from the advanced very high resolution radiometer. Remote Sens. Environ. 1991, 35, 257-277.
• Viovy, N.; Arino, O.; Belward, A. The Best Index Slope Extraction (BISE): A method for reducing noise in NDVI time-series. Int. J. Remote Sens. 1992, 13, 1585-1590.

タイトルに関連する用語 (6件)： MODIS ,  時系列 ,  推定 ,  植生 ,  フェノロジー ,  平滑化法