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J-GLOBAL ID：202002271788605159   整理番号：20A2476491

2つの衛星ベースの土壌水分再構成アルゴリズムの比較:米国オクラホマ州での事例研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison of two satellite-based soil moisture reconstruction algorithms: A case study in the state of Oklahoma, USA

著者 (11件)： Liu Yangxiaoyue (Key Laboratory of Guangdong for Utilization of Remote Sensing and Geographical Information Systems, Guangdong Open Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China) ,  Liu Yangxiaoyue (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), Guangzhou 511458, China) ,  Yao Ling (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Jing Wenlong (Key Laboratory of Guangdong for Utilization of Remote Sensing and Geographical Information Systems, Guangdong Open Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China) ,  Jing Wenlong (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), Guangzhou 511458, China) ,  Jing Wenlong (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, 4087 University Drive, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Di Liping (Center for Spatial Information Science and Systems, George Mason University, 4087 University Drive, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Yang Ji (Key Laboratory of Guangdong for Utilization of Remote Sensing and Geographical Information Systems, Guangdong Open Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China) ,  Yang Ji (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), Guangzhou 511458, China) ,  Li Yong (Key Laboratory of Guangdong for Utilization of Remote Sensing and Geographical Information Systems, Guangdong Open Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China) ,  Li Yong (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou), Guangzhou 511458, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 590  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  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)

抄録/ポイント： 土壌水分は地域の水循環で重要な役割を果たし,農業干ばつの重要な指標の1つである。衛星ベースのマイクロ波放射計は,地域から地球規模で表面土壌水分をマッピングするための主要な装置である。しかし,マイクロ波ベース遠隔感知土壌水分製品におけるデータギャップを導くことは,まだ存在する。空間的に連続した衛星ベースの土壌水分を生成するために,多重ギャップ充填アプローチが最近開発されている。しかし,それらの重要性にもかかわらず,そのようなアプローチの相互比較はほとんどない。本研究では,米国のOklahoma上空の欧州宇宙機関の本質的気候変数土壌水分製品(ECV SM)におけるシームレス再構成のための三角形特徴空間ベース(Tri)モデルと機械学習(ML)ベースランダムフォレスト(RF)モデルの比較を提示した。5つの変数をモデルに実装する:正規化植生指数(NDVI),日中地表面温度(LST),夜間LST,日平均LST,および日LST(ΔLST),およびこれら5つの変数の異なる組合せを調べた。再構築された土壌水分は,元のECV SMと局所in situ測定に対して検証された。RFモデルは,元のECV SMと比較して,正確で優れた性能(R2=0.95,RMSE=0.02m3/m3,バイアス=0.07%)を達成した。比較すると,TriとRFモデルは,in situ測定に適合する等価性能を明らかにし,両者はECV SMからのバイアスを効果的に緩和した。特に,土壌水分推定モデルを確立するために,昼間LSTとNDVIを用いたTriは,in situ測定に対して,最も高い相関係数と最小誤差(R=0.620,RMSE=80m3/m3,ubRMSE=0.038m3/m3)を示した。さらに,サブ領域に対する評価は,TriとRFモデルの一貫性とロバスト性を証明した。サブ地域訓練標本は,全領域で十分な有効なサンプルが存在する限り,モデルの性能を劣化させる可能性は低い。本研究の結果は,ECV SMのギャップを効率的に充填するTriとRFモデルの有望な可能性を強調し,衛星ベースの土壌水分ギャップ充填アルゴリズム選択に焦点を当てた将来の研究の参照を提供できる。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  マイクロ波 ,  水循環 ,  相関係数 ,  干ばつ ,  地表温度 ,  多重化 ,  リモートセンシング ,  *土壌水 ,  *事例研究 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 推定モデル ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 衛星ベースの土壌水分 ,  再建 ,  三角形特徴空間ベースモデル ,  ランダムフォレスト

分類 (1件)： 土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 衛星 ,  土壌水分 ,  再構成アルゴリズム ,  米国 ,  オクラホマ ,  研究