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J-GLOBAL ID：202002291416825647   整理番号：20A2626884

深層学習によるスペクトル表面反射率の関係構築による土地上のエアロゾル光学的深さ検索の改善:Himawari-8への適用【JST・京大機械翻訳】

Refining aerosol optical depth retrievals over land by constructing the relationship of spectral surface reflectances through deep learning: Application to Himawari-8

著者 (6件)： Su Tianning (Department of Atmospheric and Oceanic Science and ESSIC, University of Maryland, College Park, MD 20740, USA) ,  Laszlo Istvan (Department of Atmospheric and Oceanic Science and ESSIC, University of Maryland, College Park, MD 20740, USA) ,  Laszlo Istvan (Center for Satellite Applications and Research, NOAA/NESDIS, College Park, MD 20740, USA) ,  Li Zhanqing (Department of Atmospheric and Oceanic Science and ESSIC, University of Maryland, College Park, MD 20740, USA) ,  Wei Jing (Department of Atmospheric and Oceanic Science and ESSIC, University of Maryland, College Park, MD 20740, USA) ,  Kalluri Satya (Center for Satellite Applications and Research, NOAA/NESDIS, College Park, MD 20740, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 251  ページ： Null  発行年： 2020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： 過去20年間,エアロゾル光学的深さ(AOD)の定量的検索が地球静止と極軌道衛星の両方から作られており,その結果は多くの研究で広く用いられている。AOD検索の精度の改善でなされた進歩にもかかわらず,特に地上で大きな課題がある。いわゆるDark-Target(DT)アルゴリズムのための注目すべきものは,主にこれらの関係がもつれた因子(例えば,視野幾何学,表面タイプ,および植生状態)にさらされるので,短波赤外(SWIR)チャネルにおけるSRからの可視チャネルにおけるSRを導くために,表面反射率(SR)関係(SRR)を構築することである。本研究では,深層学習技術を用いてSRRを導出する新しい方法の利点を調べた。深層ニューラルネットワーク(DNN)によって構築されたSRRは,SWIR正規化植生指数(NDVI_SWIR),視野幾何学,および季節性などの複数の関連入力を考慮する。次に,DNN制約付きSRRをNOAA/STARで開発したDTアルゴリズムに組み込み,地球静止衛星,Himawari-8の新世代に搭載した先進Himawari機器(AHI)からAODを検索した。深層学習技術(DTDL)による改訂DTアルゴリズムは,特に低NDVI_SWIRと高表面アルベド事例に対して,著しく低減したランダムノイズによって証明されるように,研究領域(95-125°C,18-30°N,AHI全ディスクの一部)にわたって改善された性能を示した。ロバスト独立試験は,このアルゴリズムが訓練で使用されるものだけでなく,非訓練領域に適用できることを示した。この方法は,Himawari-8のためのアルゴリズム開発に直接有益であり,また,他の静止または極軌道衛星のために採用することができた。本研究は,人工知能が,この新しいアプローチに従って,マルチスペクトル衛星観測からAOD検索をいかに有意に改善できるかを説明した。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 ,  円板 ,  幾何学 ,  赤外線 ,  地球 ,  静止衛星 ,  *スペクトル ,  *土地 ,  人工知能 ,  短波 ,  アルベド ,  ロバスト性 ,  正規化植生指数
準シソーラス用語： 衛星観測 ,  極軌道衛星 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 深層学習 ,  スペクトル ,  表面反射率 ,  構築 ,  土地 ,  エアロゾル光学的深さ ,  検索