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J-GLOBAL ID：202202262444800077   整理番号：22A0482410

内陸および沿岸水域のための実用的大気補正アルゴリズムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a Practical Atmospheric Correction Algorithm for Inland and Nearshore Coastal Waters

著者 (3件)： Zhao Dan (School of Environmental Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Feng Lian (School of Environmental Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Sun Kun (School of Environmental Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5402515.1-15  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 本研究では,Land沿岸水域(ACLANC)に対する実用的大気補正アルゴリズムを提案した。ACLANCアルゴリズムは,近くの陸面から補間したエアロゾル光学深度(AOD)製品(AOD_interp)を使用し,太陽スペクトルベクトル(6SV)放射伝達コードにおける衛星信号における大陸モデルの組合せと,SeaWiFS(SeaWiFS)データ分析システム(SeaDAS)における近似エアロゾルモデル(r85f20)を用いて,対応するエアロゾル反射率スペクトルをシミュレートした。世界的なin situ測定による検証は,9つの中分解能撮像分光放射計(MODIS)バンドに対するACLANC導出リモートセンシング反射率(R_rs)は,in situデータセットと良く一致し,平均R2は0.77±0.09であり,平均不偏パーセント差は28.7%±9.8%であった。ACLANCは,R_rs検索の精度だけでなくデータカバレッジにおいても既存の大気補正アルゴリズムより優れていた。ACLANCアルゴリズム上の自動車較正は,誘導R_rs製品においてわずかな改善を示した。誤差収支分析は,AOD_interpの不確実性がACLANCの誤差の>50%を表し,この割合がAODの減少と共に増加することを明らかにした。さらなる努力はエアロゾルモデル,特に混濁エアロゾル環境の改善にも適用でき,そこではSeaDASの固定エアロゾルモデルが誤差収支の30%まで寄与する。ACLANCアルゴリズムは,MODIS以外の海洋色ミッションに潜在的に実装でき,地球内陸と沿岸水域の高精度と広い被覆率を有するR_rsを得る。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 ,  エアロゾル ,  反射率 ,  放射伝達 ,  地球 ,  近似法 ,  海洋 ,  リモートセンシング ,  大陸 ,  *沿岸 ,  *水域 ,  *内陸 ,  *大気補正 ,  陸面
準シソーラス用語： MODIS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  海水の物理的性質  (DC06020V) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 内陸 ,  大気補正 ,  アルゴリズム ,  開発