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J-GLOBAL ID：202102217757382881   整理番号：21A2437363

拡張時空間画像融合アプローチを用いたクラウドフリーSentinel-2画像時系列の再構成【JST・京大機械翻訳】

Reconstruction of Cloud-free Sentinel-2 Image Time-series Using an Extended Spatiotemporal Image Fusion Approach

著者 (3件)： Zhou Fuqun ,  Zhong Detang ,  Peiman Rihana
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 16  ページ： 2595  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中空間分解能衛星画像のための時系列は,地域および局所スケールでの環境評価およびモニタリングのための貴重な資源である。欧州宇宙機関(ESA)からのSentinel-2衛星は,13のスペクトルバンドと10mから60mまでの空間分解能を有するマルチスペクトル機器(MSI)を特徴とし,赤道の5日から極の1日アプローチまでの再訪問範囲を提供する。それらの発射以来,衛星からのSentinel-2 MSI画像時系列は様々な環境研究で広く使用されてきた。しかし,Sentinel-2画像時系列の値は完全には実現されておらず,それらの利用は画像上の雲汚染,特に曇天領域で妨げられる。クラウドフリー画像アベイラビリティと時系列の利用を増加させるため,本研究では,拡張時空間画像融合手法を用いて,Sentinel-2クラウドフリー画像時系列を再構成することを試みた。最初に,時空間画像融合モデルを,晴天画像が利用できないとき,合成Sentinel-2画像を予測するために適用した。第二に,雲汚染画像の曇りと雲影画素を,合成と観測画像対の差の解析に基づいて同定した。第3に,曇りと雲影画素を,その合成画像の対応する画素によって置き換えた。最後に,合成画像からの画素を,正規化プロセスにより観測画像に放射的に較正した。これらのプロセスを用いて,観測された雲のないピクセルを保って,より良い品質のための参照として観測された雲のないピクセルを用いて,合成画像を較正することによって,観測情報の値を最大限にするために,全長雲のないSentinel-2 MSI画像時系列を再構成することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 赤道 ,  アベイラビリティ ,  *画素 ,  再構成 ,  環境アセスメント ,  衛星利用画像 ,  スペクトルバンド ,  正規化 ,  晴天 ,  空間分解能
準シソーラス用語： 多重スペクトル ,  *画像融合 ,  *時系列画像 ,  合成画像 ,  曇天 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Sentinel-2 ,  MODIS ,  画像融合 ,  雲と雲影 ,  画像時系列

分類 (3件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (29件)：

• Drusch, M.; Bello, U.D.; Carlier, S.; Colin, O.; Fernandez, V.; Gascon, F.; Hoersch, B.; Isola, C.; Laberinti, P.; Martimort, P.; et al. Sentinel-2: ESA’s optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sens. Environ. 2012, 120, 25-36.
• Djamai, N.; Zhong, D.; Fernandes, F.; Zhou, F. Evaluation of Vegetation Biophysical Variables Time Series Derived from Synthetic Sentinel-2 Images. Remote Sens. 2019, 11, 1547.
• Hunt, M.L.; Blackburn, G.A.; Carrasco, L.; Redhead, J.W.; Rowland, C.S. High resolution wheat yield mapping using Sentinel-2. Remote Sens. Environ. 2019, 233, 111410.
• Granska, E.; Hostert, P.; Pflugmacher, D.; Ostapowicz, K. Forest Stand Species Mapping Using the Sentinel-2 Time Series. Remote Sens. 2019, 11, 1197.
• Rapinel, S.; Mony, C.; Lecoq, L.; Clément, B.; Thomas, A.; Hubert-Moy, L. Evaluation of sentinel-2 time-series for mapping floodplain grassland plant communities. Remote Sens. Environ. 2019, 223, 115-129.

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  時空間画像 ,  融合 ,  クラウド ,  画像時系列 ,  再構成