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J-GLOBAL ID：202202242313440056   整理番号：22A0397623

UAV広帯域熱イメージャデータのための陸面温度検索法【JST・京大機械翻訳】

A Land Surface Temperature Retrieval Method for UAV Broadband Thermal Imager Data

著者 (9件)： Wang Ziwei (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhou Ji (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Shaomin (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing, China) ,  Li Mingsong (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Xiaodong (Shanghai Aerospace Electronic Technology Institute, Shanghai, China) ,  Huang Zhiming (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Dong Weichen (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing, China) ,  Ma Jin (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Ai Lijiao (Chongqing Landscape and Gardening Research Institute, Chongqing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7002805.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 無人機(UAV)熱赤外線(TIR)リモートセンシングは,高い空間と時間分解能で地表面温度(LST)を得る重要な方法である。UAV熱撮像装置の広いスペクトル応答関数(SRF)範囲のため,衛星センサに適した現在利用可能なLST検索法は,UAVセンサに適用するとき,大きな不確実性を誘発する可能性がある。UAVリモートセンシングからLSTを検索するためのいくつかの方法が提案されてきたにもかかわらず,SRF範囲に起因する悪影響を考慮した研究は,まだ稀である。ここでは,UAV広帯域熱イメージャデータからLSTを検索するためのUAV広帯域熱画像データ(TRUB)法に対するいわゆる温度検索を示した。TRUBのコアは2つの部分を含む。1)広いSRF範囲によって誘起される不確実性を低減するための簡単なルックアップテーブル(LUT)アルゴリズム;2)大気パラメータを推定するためのUAVリモートセンシングに適したモデル。Heihe川流域からの検証によると,TRUBによって検索されたLSTは,それぞれ,二乗平均平方根誤差(RMSE)と平均バイアス誤差(MBE)が1.71と-0.02Kであり,in situ LSTと非常に一致した。TRUBは,UAV熱撮像装置の広いSRF範囲に起因する不確実性を減らし,大気の影響を定量化するのに役立ち,従って,UAVリモートセンシングLSTを,大面積運転ミッションにおいて,より良い精度で得ることができた。Copyright 2022 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 ,  不確実性 ,  流域 ,  *地表温度 ,  スペクトル ,  リモートセンシング ,  応答関数 ,  無人機 ,  撮像装置 ,  バイアス ,  センサ ,  *広帯域 ,  ルックアップテーブル
準シソーラス用語： 大面積 ,  熱赤外線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： UAV ,  広帯域 ,  イメージャ ,  陸面温度 ,  検索