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J-GLOBAL ID：202202252926974309   整理番号：22A0430619

多重衛星ミッションからの長期データ記録の支援における全球海洋の表面水中の粒子有機炭素濃度を推定するための海洋色アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Ocean color algorithms to estimate the concentration of particulate organic carbon in surface waters of the global ocean in support of a long-term data record from multiple satellite missions

著者 (3件)： Stramski Dariusz (Marine Physical Laboratory, Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093-0238, USA) ,  Joshi Ishan (Marine Physical Laboratory, Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093-0238, USA) ,  Reynolds Rick A. (Marine Physical Laboratory, Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093-0238, USA)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 269  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 表層海洋における粒子状有機炭素(POC)の濃度が海洋生物地球化学的循環と生態系において重要な役割を果たすので,地球海洋の衛星観測からのその評価は重要な関心事である。多重衛星海洋色ミッションからの観測を併合することによってPOCのグローバル多十年データ記録を達成するために,著者らはいくつかの衛星センサのために新しい一連の経験的POCアルゴリズムを定式化した。アルゴリズム開発のために,同時POCとリモートセンシング反射率R_rs(λ)のフィールドデータセットを組立て,熱帯,亜熱帯,温帯緯度,ならびに北部と南部の極緯度を含むすべての主要な海洋盆地で集めた測定値を組み立てた。このデータセットは,約10と1000mgm-3の間の広い範囲の値を有するPOCの地球規模で表現可能な確率分布によって特性化される。この開発データセットは,オープン海洋遠洋環境の広大な地域と整合する海水の特定の生物光学および粒子特性と同様に,測定プロトコルの十分に保証され,記録された一貫性に基づく付加的包含および除外基準の使用で作成された。アルゴリズムを定式化するために,開発データセットをパラメトリック回帰分析にかけた。総合的に,R_rs(λ)を含む独立変数の基本的に異なる定義で,7つの明確に異なるアルゴリズムカテゴリーを用いて,R_rs(λ)からPOCを推定するための70の公式を評価した。適合度分析を通して,著者らは,SeaWiFS,MODIS,VIIRS,MERIS,およびOLCI衛星センサのスペクトルバンドのために特に調整されるハイブリッドアルゴリズムと呼ばれる最良の候補POCアルゴリズムを選択した。これらのハイブリッドアルゴリズムは,2つの成分,MBR(最大バンド比)-OC4立方多項式関数とBRDI(Band比差指数)五次多項式関数から成る。MBR-OC4は4つのスペクトルバンドと青色-緑色スペクトル領域からのBRDI3スペクトルバンドを使用する。MBR-OC4アルゴリズムをPOC>25mgm-3とPOC<15mgm-3のBRDIに使用した。遷移領域において,重み付け手法を2つのアルゴリズム式から導いたPOCに適用した。BRDIの主な役割は,POCが非常に低い超貧栄養水におけるPOC推定値を改善することであるが,MBR-OC4は,より広い範囲のPOCで,特に比較的高いPOC値に対して,前処理アルゴリズムと比較して,改良を提供する。SeaWiFSとMODIS-Aqua観測に基づくフィールド衛星マッチアップデータセットの予備分析は,SeaWiFSとMODISの両方に対する現在の標準アルゴリズムと比較して,ハイブリッドアルゴリズムの改善された性能を示した。さらに,SeaWiFS,MODIS-Aqua,VIIRS-SNPPによる衛星観測に適用したハイブリッドアルゴリズムから導いたPOC間で妥当な一貫性を示した。新しく開発されたアルゴリズムの組は,先行するグローバルアルゴリズムよりも広範囲のPOC内の空間および時間変動をよりよく表現する大域的アルゴリズムの潜在的次世代バージョンを提供し,一方,1997年にSeaWiFSミッションの発射から始まるPOCの長期間センサ対センサ整合データ記録を生成する能力を提供した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  多項式 ,  反射率 ,  回帰分析 ,  地球 ,  緯度 ,  スペクトル ,  *海洋 ,  リモートセンシング ,  熱帯 ,  生態系 ,  定式化
準シソーラス用語： MODIS ,  衛星観測 ,  Aqua , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 衛星リモートセンシング ,  海洋の色 ,  バイオ光学アルゴリズム ,  粒子状有機炭素 ,  海洋光学

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  海洋汚濁  (SB02040B)

タイトルに関連する用語 (12件)： 多重 ,  衛星 ,  ミッション ,  長期 ,  データ記録 ,  支援 ,  球 ,  海洋 ,  表面水 ,  有機炭素 ,  推定 ,  アルゴリズム