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J-GLOBAL ID：202002218158495564   整理番号：20A2014655

Sentinel-2高空間分解能光学データを用いた乾燥/湿潤雪の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Dry/Wet Snow Using Sentinel-2 High Spatial Resolution Optical Data

著者 (4件)： Nagajothi V. (CIIRC - Jyothy Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Geetha Priya M. (CIIRC - Jyothy Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Sharma Parmanand (NCPOR - Ministry of Earth Sciences, Goa, India) ,  Krishnaveni D. (Department of ECE, Jyothy Institute of Technology, Bengaluru, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1177  ページ： 1-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 提案した研究は,ヒマラヤ氷河の湿潤および乾燥雪を分類するためのリモートセンシング技術による衛星光学データの利用を目標とした。西ヒマラヤのMiyar盆地の最大氷河の1つであるMiyar氷河について,Sentinel-2(AとB)高分解能,Hydrological year 2018-2019のマルチスペクトル画像データを使って研究を行った。積雪面積を推定し,雪を湿潤/乾燥として分類するために,光学バンド比とスライシングをデータ処理アルゴリズムに採用した。得られた結果は,提案したアルゴリズムが乾燥雪地域,湿潤雪地域,および層/モラリン被覆氷河氷を,高空間分解能で与えられた氷河に対してマッピングできることを示した。夏(6月~9月)に観測された乾燥雪と湿雪地域は,それぞれ平均で約70.11km2と5.50km2であった。冬(11月~5月)の間,観測された乾燥および湿潤雪地域は,それぞれ平均で約48.58km2および12.57km2であった。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  被覆 ,  積雪 ,  *湿潤 ,  夏 ,  氷河氷 ,  冬 ,  氷河 ,  リモートセンシング ,  データ処理 ,  ヒマラヤ ,  高分解能 ,  盆地
準シソーラス用語： *雪 ,  マルチスペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 宮の氷河 ,  センチネルリンパ節 ,  NDSI ,  乾燥雪 ,  湿雪

分類 (2件)： 雪氷学  (DC08000N) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高空間分解能 ,  光学 ,  湿潤 ,  雪 ,  分類