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J-GLOBAL ID：202102252830032054   整理番号：21A2455560

正規化差分シグマ-捕捉指数とShannonエントロピーによる洪水プロキシマッピング【JST・京大機械翻訳】

Flood Proxy Mapping with Normalized Difference Sigma-Naught Index and Shannon’s Entropy

著者 (4件)： Ulloa Noel Ivan (Department of Civil Engineering, National Central University, Taoyuan City 32001, Taiwan) ,  Chiang Shou-Hao (Department of Civil Engineering, National Central University, Taoyuan City 32001, Taiwan) ,  Chiang Shou-Hao (Center for Space and Remote Sensing Research, National Central University, Taoyuan City 32001, Taiwan) ,  Yun Sang-Ho (NASA Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91109, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 9  ページ： 1384  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： 降雨誘発洪水は,しばしば,インフラストラクチャと作物への損害と同様に,生命の著しい損失を引き起こす。合成開口レーダ(SAR)地球観測衛星(EOS)は,大規模な地理的区域に関して洪水の範囲を決定するために使用することができた。光学センサと異なり,SAR装置は曇天気象条件に適し,極端な気象事象中の洪水検出とマッピングに適している。本研究では,自動閾値化およびBayes確率に基づいて,開放水氾濫検出のためのSentinel-1データの正規化差Sigma-Naugh Index(NDSI)およびNDSI(SNDSI)のShannonエントロピーの適用を検討した。この方法論を,2019年3月1419日に低気圧Idaiが引き起こしたMozambiqueのSofala州の洪水を用いて試験した。結果は,NDSI垂直トランスミット-水平受信(VH)の閾値が,90%以上の総合精度,および0.6より高いKappaで結果を作り出すことができることを示した。NDSIのエントロピーに対する閾値化法によりかなりの性能改善が得られ,0.700.77のKappaの結果を得た。さらに,Weibull分布はSNDSIのヒストグラム内の浸水画素の特性を適切に記述でき,Bayes手法を用いて洪水確率ラスタを生成することを可能にした。最終的なピクセル当たりのフラッディング確率は,分類結果の確実性を示すのに有用である。SNDSI Bayesモデルは0.930.97のAUC(受信者操作特性曲線)を生成し,交差偏波データが最も正確な結果を与えた。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： *エントロピー ,  降雨 ,  *洪水 ,  気象 ,  農作物 ,  フラッディング ,  受信 ,  気象条件 ,  画素 ,  ラスタ ,  浸水 ,  *捕獲 ,  インフラストラクチャー ,  *正規化 ,  合成開口レーダ

著者キーワード (5件)： 洪水代理マッピング ,  合成開口レーダ ,  正規化差分シグマ-捕捉指数 ,  Bayes確率 ,  Shannonエントロピー

分類 (4件)： 流出解析  (DC07030N) ,  気候学,気候変動  (DC05140T) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  水文学一般  (DC07010R)

引用文献 (56件)：

• Jha, M.K. Natural and Anthropogenic Disasters: Vulnerability, Preparedness and Mitigation; Springer: Dordrecht, The Netherlands, 2010.
• Keller, E.; DeVecchio, D. Natural Hazards-Earth’s Processes as Hazards, Disasters, and Catastrophes, 5th ed.; Routledge: New York, NY, USA, 2019; p. 632.
• Organization for Economic Cooperation and Development. Financial Management of Flood Risk; OECD: Paris, France, 2016.
• Sen, Z. Flood Modeling, Prediction and Mitigation; Springer: Cham, Switzerland, 2018; p. 422.
• Bohorquez, P.; del Moral-Erencia, D.J. 100 Years of Competition between Reduction in Channel Capacity and Streamflow during Floods in the Guadalquivir River (Southern Spain). Remote Sens. 2017, 9, 727.

タイトルに関連する用語 (8件)： 正規化 ,  差分 ,  捕捉 ,  指数 ,  Shannonエントロピー ,  洪水 ,  プロキシ ,  マッピング