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J-GLOBAL ID：201902277479686930   整理番号：19A2853761

収集6 MODIS燃焼面積プロダクトのグローバル検証【JST・京大機械翻訳】

Global validation of the collection 6 MODIS burned area product

著者 (7件)： Boschetti Luigi (College of Natural Resources, University of Idaho, Moscow, ID, 83843, USA) ,  Roy David P. (Department of Geography, Environment & Spatial Sciences, Michigan State University, East Lansing, MI, 48824, USA) ,  Roy David P. (Center for Global Change and Earth Observations, Michigan State University, East Lansing, MI, 48824, USA) ,  Giglio Louis (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, 20740, USA) ,  Huang Haiyan (Center for Global Change and Earth Observations, Michigan State University, East Lansing, MI, 48824, USA) ,  Zubkova Maria (College of Natural Resources, University of Idaho, Moscow, ID, 83843, USA) ,  Humber Michael L. (Department of Geographical Sciences, University of Maryland, College Park, MD, 20740, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 本論文では,最近発表されたCollection 6NASA MCD64A1500mグローバル燃焼面積製品のステージ3検証を提示した。製品は,視覚的に解釈された16日間隔で取得されたLandsat 8操作土地画像(OLI)画像対との比較により検証された。これらの独立した参照データを,時間と空間の両方でLandsatデータの確率サンプリングを可能にする層別化ランダムサンプリング法を用いて選択した。2014年3月1日から2015年3月19日の間に取得した合計558のLandsat8OLI画像対(1116画像)を選択し,MCD64A1製品を検証するために使用した。MCD64A1製品の面積精度を,グローバルおよび生物特異的混乱マトリックスから導出した標準精度計量を用いてLandsat独立参照データの30m分解能で特性化した。確率ベースのステージ3サンプリングプロトコルを追跡したので,精度計量と関連する標準誤差の不偏推定量を用いることができた。グローバルに,MCD64A1製品は,推定40.2%のコミッション誤差と72.6%の省略誤差を持っていた。省略誤差の有病率は,Landsat独立参照データ(-54.1%)に対して相対的に燃焼された地図化されたグローバル面積の負の推定バイアスによって反映される。全体的に,精度計量の標準誤差は6%未満であった。最も低い誤差は,燃焼地域が大きく異なり,長期間にわたって景観に残っている北方森林生物(27.0%除外と23.9%推定コミッション誤差)で観察され,最高誤差は熱帯森林,温帯森林,地中海生物(推定>90%除外誤差と>50%コミッション誤差)であった。また,生成物の精度は,MCD64A1により燃焼された粗分解能格子セルの割合とLandsat8解釈マップにマップされた割合の間の回帰から導出された計量を用いて,より粗いスケールで特性化された。3km,4km,5km,および6kmの粗分解能セルにおけるMCD64A1生成物とLandsat独立参照データの間の回帰の決定係数(r2>0.70),傾斜(>0.79)および切片(-0.0030)によって示されるように,30m分解能で観測された省略およびコミッションの誤差は,かなりの程度を補償する。Boreal森林,砂漠およびXeric Shrubland,Savannahおよび熱帯Savannah生物は,温帯森林,地中海および熱帯森林生物より1に近いr2および斜面を有していた。3km×3kmおよび6km×6kmの粗分解能セルを用いて行った,MCD64A1生成物によりマッピングされた面積の割合と独立参照データによる偏差の解析は,主にMCD64A1生成物におけるより小さい燃焼領域の系統的過小評価に起因することを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *熱帯 ,  不偏推定 ,  分解能 ,  LANDSAT ,  熱帯林 ,  燃焼帯 ,  層別 ,  視覚 ,  土地 ,  バイアス ,  砂漠 ,  キャラクタリゼーション ,  無作為抽出 ,  温帯 ,  カオス

著者キーワード (8件)： 火災 ,  燃焼領域 ,  検証 ,  MODIS ,  ランドサット ,  MCD64A1 ,  精度 ,  確率サンプリング

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 収集 ,  MODIS ,  燃焼 ,  面積 ,  プロダクト ,  グローバル ,  検証