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J-GLOBAL ID：201902259999765416   整理番号：19A1582636

都市環境のイメージング分光法【JST・京大機械翻訳】

Imaging Spectroscopy of Urban Environments

著者 (11件)： van der Linden S. (Geography Department, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany) ,  van der Linden S. (Integrative Research Institute on Transformations of Human-Environment Systems, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany) ,  Okujeni A. (Geography Department, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany) ,  Canters F. (Department of Geography, Cartography and GIS Research Group, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Degerickx J. (Division of Forest, Nature and Landscape, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Heiden U. (Department of Land Surface Dynamics, German Remote Sensing Data Center, German Aerospace Center, Wessling, Germany) ,  Hostert P. (Geography Department, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany) ,  Hostert P. (Integrative Research Institute on Transformations of Human-Environment Systems, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany) ,  Priem F. (Department of Geography, Cartography and GIS Research Group, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Somers B. (Division of Forest, Nature and Landscape, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Thiel F. (Geography Department, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Berlin, Germany)
資料名： Surveys in Geophysics  (Surveys in Geophysics)
巻： 40  号： 3  ページ： 471-488  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0241C  ISSN： 0169-3298  CODEN： SUGEEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 将来の衛星搭載画像分光法データは,都市環境を含む世界的に生態系をマッピングするための新しい可能性を提供するであろう。このようなデータの高いスペクトル情報量は,都市組成と都市環境条件に関する地図の精度と主題の詳細を改善することが期待される。このように,環境モデルに対する緊急に必要な情報を,例えば微気候あるいは水文モデルに対して提供する。多様な垂直構造,非常に頻繁な空間変化,および多種多様な材料は,地球観測データによる都市環境マッピング,特に将来の衛星搭載イメージング分光計からのデータの30m空間分解能での課題を引き起こす。本論文では,空間分解能の減少,関連するユーザ要求および既存の知識ギャップ,ならびに新しいデータセットによる研究のための期待される将来方向を考慮して,都市画像分光法における最先端技術の概観を与えた。Copyright 2018 Springer Nature B.V. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 環境モデル ,  スペクトル ,  水文モデル ,  *都市 ,  微気候 ,  生態系 ,  空間分解能 ,  *都市環境 ,  情報量
準シソーラス用語： ハイパースペクトル ,  最先端技術 ,  画像分光計 ,  地球観測 ,  衛星搭載 ,  イメージング分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： イメージング分光法 ,  ハイパースペクトル ,  都市 ,  非混合 ,  空間分解能 ,  環境マッピングと分析プログラム(ENMAP)

分類 (1件)： 物理探査・地質探査一般  (DE10010F)

タイトルに関連する用語 (2件)： 都市環境 ,  イメージング分光法