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J-GLOBAL ID：201902230099878680   整理番号：19A1958728

ランドサット8画像のためのLASRC雲検出アルゴリズムの検証【JST・京大機械翻訳】

Validation of the LaSRC Cloud Detection Algorithm for Landsat 8 Images

著者 (5件)： Skakun Sergii (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Vermote Eric F. (Terrestrial Information Systems Laboratory (Code 619), NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Roger Jean-Claude (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Justice Christopher O. (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Masek Jeffrey G. (Biospheric Sciences Laboratory (Code 618), NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 12  号： 7  ページ： 2439-2446  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 本研究はLandsat8データに対する地表面反射率コード(LASRC)により生成された雲マスクを検証することを目的とした。光学衛星画像における雲を検出するために,LASRCは大気補正過程の間に生成される品質保証(QA)層を使用する。QA層は「雲マスク」を含み,これはエーロゾル逆転の質を示す残留計量の推定に基づいており,「高エーロゾル」は誘導表面反射率に及ぼすエーロゾルの影響を示す。検証は,米国地質調査によって作成された「L8バイオーム」雲検証データセットを用いて行われ,12の異なる生物にわたって全体的に分布する96のLandsat8シーンから構成されている。著者らは,LASRC雲検出アルゴリズムが,4%未満のミッションと省略誤差を有する厚い雲を確実に同定することを示した。大きな雲の過剰検出誤差は薄い雲に対して生じ,これは参照データセットにおける薄い雲の定義と抽出の主観性に起因する。本論文では,LASRC QA層を用いることに関する提案を行い,クラウド検証データセットを生成するときの主観性の低減に関する提案を与えた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  生物群系 ,  *画像 ,  品質保証 ,  衛星利用画像 ,  エアロゾル ,  大気補正 ,  地質調査
準シソーラス用語： 参照データ ,  雲マスク ,  表面反射率 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランドサット ,  雲 ,  検出アルゴリズム ,  検証