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J-GLOBAL ID：202102247797771086   整理番号：21A0669990

自動Modis海氷分類を用いた4つの受動マイクロ波海氷濃度の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of Four Passive Microwave Sea Ice Concentrations by Using Automatic Modis Sea Ice Classification

著者 (5件)： Liang Shuang (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Zeng Jiangyuan (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Li Zhen (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Chen Kun-Shan (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China) ,  Zhang Ping (Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 3039-3042  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,晴天条件下で12のシーンMODIS画像を用いて,極性地域における4つのパッシブマイクロ波(PM)海氷濃度(SIC)製品の精度を評価した。SIC製品は,北極放射と乱流相互作用研究海氷(ASI)アルゴリズム(SSMIS/ASI)を有するDMSP SSMIS,NASA Bootstrap(BT)アルゴリズム(AMSR2/BT)によるGCOM-W AMSR2,強化NASAチーム(NT2)アルゴリズム(FY3B/NT2)を有する中国のFeng Yun-3B,およびNT2(FY3C/NT2)を有する中国のFeng Yun-3Cを含む。適応最適閾値法(すなわち,Otsuアルゴリズム)を採用して,MODIS画像を海氷と水に自動的に分類し,次にPM SICと比較した。結果は,PM SIC(PM SICマイナスMODIS)の平均バイアスが北極で6%未満であり,南極で-8%から1%の範囲であり,平均平方根平均二乗誤差(RMSE)は全極性領域で16%未満であることを示す。全体として,SSMIS/ASI製品は,北極においてより良い性能を持ち,一方,FY3/NT2は,南極において,より低いバイアスおよびRMSEを持った。一方,PM SICの誤差計量は,異なる海氷タイプの多様な表面特性に起因する可能性がある異なるMODIS画像と比較して,著しく変化することが観察された。Copyright 2021 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 ,  極性 ,  相互作用 ,  *マイクロ波 ,  乱流 ,  米国航空宇宙局 ,  表面性状 ,  *海氷 ,  南極 ,  バイアス ,  晴天
準シソーラス用語： 北極地方 ,  MODIS ,  平均二乗誤差 ,  パッシブ型マイクロ波 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： MODIS ,  海氷 ,  分類 ,  マイクロ波 ,  評価