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J-GLOBAL ID：202002229757112090   整理番号：20A1955324

新しい狭帯域変換係数によるSentinel-2からのアルベド検索【JST・京大機械翻訳】

Albedo Retrieval From Sentinel-2 by New Narrow-to-Broadband Conversion Coefficients

著者 (2件)： Bonafoni Stefania (Engineering Department, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Sekertekin Aliihsan (Department of Geomatics Engineering, Cukurova University, Adana, Turkey)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 17  号： 9  ページ： 1618-1622  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 農村および都市環境における表面アルベドは,地表面の放射強制の評価において最も影響するパラメータの一つである。衛星リモートセンシングは,様々な空間分解能を有する表面広帯域アルベド推定のための効率的なツールである。異なる検索アルゴリズムを提案し,文献で試験した。このレターは,その最良の空間分解能(10m)を用いて,Sentinel-2反射データに適用した狭帯域変換アルゴリズムに焦点を当てた。アルベド検索のための新しい狭帯域係数を計算した。それらの精度を,2つの異なる環境で地上測定で試験し,文献中に導入した他のアルゴリズムと比較した。アルベド推定に対するこれらの係数の適用は,ランバート表面および晴天条件の仮定を必要とする。第1の試験は,表面放射Budgetネットワーク(SURFRAD)の6つの現場ステーションに関して実行して,第2の試験は,都市区域(Pergia,中央イタリア)の中で実行して,衛星搭載センサーからのアルベド推定に及ぼす空間分解能の影響をよりよく評価した。2つの試験に対する得られた二乗平均平方根誤差(RMSE)は,両方のアルゴリズム(約0.02)に対して非常に良い値を示し,特により高いアルベド値に対して,提案した係数のわずかに良い性能を示した。都市試験において,10mピクセルサイズを有するSentinel-2からの検索アルベドはLandsat8推定(30-m)よりもかなり良好な結果を与え,不均一環境におけるより細かい分解能を用いることの利点を強調した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  ネットワーク ,  都市 ,  イタリア共和国 ,  農村 ,  *アルベド ,  センサ ,  *狭帯域 ,  広帯域 ,  晴天 ,  空間分解能 ,  都市環境
準シソーラス用語： 放射強制 ,  検索アルゴリズム ,  衛星リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 狭帯域 ,  係数 ,  アルベド ,  検索