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J-GLOBAL ID：201802297276161432   整理番号：18A1072656

氷を含む河川におけるMODIS/VIIRS雲マスクの比較:一貫した雲マスキングと改良された河川氷マッピングの達成について【JST・京大機械翻訳】

A Comparison of MODIS/VIIRS Cloud Masks over Ice-Bearing River: On Achieving Consistent Cloud Masking and Improved River Ice Mapping

著者 (5件)： Kraatz Simon (NOAA-CREST Institute, The City University of New York, New York, NY 10031, USA) ,  Kraatz Simon (Department of Civil Engineering, City College, The City University of New York, New York, NY 10031, USA) ,  Khanbilvardi Reza (NOAA-CREST Institute, The City University of New York, New York, NY 10031, USA) ,  Khanbilvardi Reza (Department of Civil Engineering, City College, The City University of New York, New York, NY 10031, USA) ,  Romanov Peter (NOAA-CREST Institute, The City University of New York, New York, NY 10031, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 3  ページ： 229  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： 氷ジャムに対応する氷蓄積をタイムリーに同定することができる可能性があるので,河川における氷を頻繁に正確に監視する能力は重要である。氷ジャムは,停止氷床から形成されたダム様構造であり,急速な氾濫を引き起こす可能性がある。この潜在的危険性について情報を得るために,CREST川氷観測システム(CRIOS)は,Susquehanna川を含むいくつかの場所でMODISとVIIRSオーバーパスデータに基づく氷被覆マップを作り出す。CRIOSは,雲から氷/雪被覆格子セルを識別するために,それぞれのプラットフォームの自動生成雲マスクを使用する。しかし,雲マスクは各装置のデータを用いて生成され,検出器性能の差により,ほぼ同一の装置に適用された同一アルゴリズムは実質的に異なる雲マスクを生成する可能性がある。検出器性能に加えて,雲の同定は,局所的(例えば,土地被覆),視野幾何学,および過渡的条件(雪と氷)によりバイアスされる。雪/雲の融合と大きな視野角は,雲と氷のかなりの過大評価をもたらすことができる。誤った雲被覆は,そうでなければ合理的に雲のない格子が水または氷から成るかどうかの決定を妨げるので,この影響アルゴリズムはCRIOSのようなアルゴリズムに影響を与える。特に,位置を頻繁に分類または監視することを目的とする応用に対して,偽雲検出を含む雲マスキングを評価することは重要である。有効再訪時間のパラメータによる3つの雲マスクの評価を示した。最大1.6kmの河川の100kmの伸張を500mの分解能でサンプリングした日毎のデータを用いて調べ,冬季の317日にわたって調べた。結果は,特に河川が氷を持っている間,クラウドマスク製品の各々の間に実質的差異があることを示した。コントラストに基づく雲スクリーニング手法は,独立観測プラットフォーム間で,改善され,一貫した雲と氷の同定を達成することが分かった(95%-99%の相関と3%-7%の平均絶対差)。河川氷も正確に検出された(比率は95%~100%)。クロスプラットフォーム合成により,2.8日の効果的な再訪時間と更なる誤差低減を得ることができる。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *河川 ,  アルゴリズム ,  検出器 ,  冬 ,  分解能 ,  スクリーニング ,  被覆 ,  幾何学 ,  コントラスト ,  土地被覆 ,  高速度 ,  *マスキング
準シソーラス用語： 雪 ,  *雲マスク ,  *MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クラウドマスク ,  河川氷 ,  MODIS ,  VIIRS ,  Susquehanna ,  雪

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  雪氷学  (DC08000N)

引用文献 (37件)：

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• Fekete, B.M.; Robarts, R.D.; Kumagai, M.; Nachtnebel, H.-P.; Odada, E.; Zhulidov, A.V. Time for in situ renaissance. Science 2015, 349, 685-686.
• Li, S.; Sun, D.; Yu, Y.; Csiszar, I.; Stefanidis, A.; Goldberg, M.D. A new short-wave infrared (SWIR) method for quantitative water fraction derivation and evaluation with EOS/MODIS and landsat/TM data. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2013, 51, 1852-1862.
• Chaouch, N.; Temimi, M.; Romanov, P.; Cabrera, R.; McKillop, G.; Khanbilvardi, R. An automated algorithm for river ice monitoring over the Susquehanna River using the MODIS data. Hydrol. Process. 2012, 28, 62-73.
• Ackerman, S.A.; Strabala, K.I.; Menzel, W.P.; Frey, R.A.; Moeller, C.C.; Gumley, L.E. Discriminating clear sky from clouds with MODIS. J. Geophys. Res. 1998, 103, 32-141.

タイトルに関連する用語 (8件)： 氷 ,  河川 ,  MODIS ,  雲マスク ,  雲 ,  マスキング ,  河川氷 ,  マッピング