文献

J-GLOBAL ID：202102256757110604   整理番号：21A0670319

中国,GenheにおけるALOS-2,Sentinel-1データからの土壌水分検索の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Soil Moisture Retrievals from ALOS-2, Sentinel-1 Data in Genhe, China

著者 (7件)： Cui Huizhen (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Aerospace Information Research Institute of Chinese Academy of Sciences, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University,Beijing,China,100875) ,  Jiang Lingmei (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Aerospace Information Research Institute of Chinese Academy of Sciences, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University,Beijing,China,100875) ,  Paloscia Simonetta (Institute of Applied Physics, National Research Council,Florence,Italy) ,  Santi Emanuele (Institute of Applied Physics, National Research Council,Florence,Italy) ,  Pettinato Simone (Institute of Applied Physics, National Research Council,Florence,Italy) ,  Wang Jian (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Aerospace Information Research Institute of Chinese Academy of Sciences, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University,Beijing,China,100875) ,  Wang Gongxue (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Aerospace Information Research Institute of Chinese Academy of Sciences, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University,Beijing,China,100875)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 4450-4453  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： 高分解能土壌水分データセットは,気象学,気候学,水文学および農業のような様々な応用にとって重要である。レーダのようなアクティブマイクロ波リモートセンシングセンサは,高い空間分解能で地球観測を提供する。本研究は,高空間分解能で土壌水分を推定するためのALOS-2とSentinel-1レーダ画像の可能性を調査するために,人工神経ネットワークと組み合わせた物理モデルシミュレーション(Advanced Integrated Equation Method,AIEM,およびWater Cloud Model,WCM)に基づく。結果は,R,バイアス,およびRMSEに関して表現される推定と測定した土壌水分間の関係の統計パラメータが,ALOS-2で0.8340.878,1.593.65vol%と3.366.15vol%,Sentinel-1で0.7220.896,1.75297vol%と3.246.86vol%であることを示した。高密度植生地域では,高い植生地域におけるLとCバンドの限られた侵入能力のため,RMSEは有意に増加した。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： シミュレーション ,  レーダ ,  ネットワーク ,  農業 ,  気象学 ,  水文学 ,  気候学 ,  *土壌水 ,  バイアス ,  高分解能 ,  レーダ画像
準シソーラス用語： *ALOS ,  物理モデル ,  地球観測 ,  高空間分解能 , 【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)： 中国 ,  ALOS-2 ,  土壌水分 ,  検索 ,  評価