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J-GLOBAL ID:201902279741904445   整理番号:19A2210639

GSV:ハイパースペクトル土壌反射率シミュレーションのための一般モデル【JST・京大機械翻訳】

GSV: a general model for hyperspectral soil reflectance simulation
著者 (2件):
資料名:
巻: 83  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: W3181A  ISSN: 1569-8432  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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土壌背景反射率はキャノピー放射伝達(RT)モデルにおける重要な要素である。しかし,キャノピーRTモデルにおける他の成分と比較して,土壌反射率モデルの開発に対する努力はほとんどなされていない。土壌反射率のスペクトル領域では,スペクトルベクトルモデルは典型的なスペクトルモデルよりも柔軟であるが,その特性と性能はあまり理解されておらず,検証されている。ハイパースペクトル土壌反射モデリングの理解を改善するために,本研究では,異なるスペクトルベクトル誘導アルゴリズム,モデル性能に及ぼす訓練データセットの影響,およびモデリングにおける土壌水分効果に関する包括的な診断解析を行った。改良した理解により,一般的なスペクトルベクトル(GSV)モデルを開発した。このモデルは,マトリックス分解アルゴリズムを用いて,23,871の土壌スペクトル(400~2500nm)を含むグローバル乾燥および湿潤土壌反射データベースから導出した3つの乾燥スペクトルベクトルおよび1つの湿潤スペクトルベクトルを用いた。総合的評価により,乾燥および湿潤土壌の分離モデリングおよび全体的訓練データの利用は,スペクトルベクトルモデルの性能を著しく改善し,一方,スペクトルベクトル誘導アルゴリズムの選択は,モデル性能に対して,ほとんど影響を及ぼさなかった。全体として,GSVモデルは,全体的な土壌反射率を正確にシミュレートし,R2は0.99,RMSEは0.01で,広く使われているイネモデルよりも優れていた。特に,GSVの性能は種々の土壌タイプおよび異なる水分条件下でロバストであった。GSVモデルとの結合は,3Dおよび1DキャノピーRTモデリングの誤差を大幅に低減した。提案したGSVモデルは植生リモートセンシング研究に大きな可能性を持つ。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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リモートセンシング一般  ,  測樹学 
タイトルに関連する用語 (5件):
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