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J-GLOBAL ID：202202265563356222   整理番号：22A0571638

北極における堆積物含有海氷の衛星ベースマッピングのためのニューラルネットワークベース法【JST・京大機械翻訳】

A neural network-based method for satellite-based mapping of sediment-laden sea ice in the Arctic

著者 (6件)： Waga Hisatomo (International Arctic Research Center, University of Alaska Fairbanks, 2160 Koyukuk Drive, Fairbanks, AK 99775, USA) ,  Waga Hisatomo (Arctic Research Center, Hokkaido University, N21 W11, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 001-0021, Japan) ,  Eicken Hajo (International Arctic Research Center, University of Alaska Fairbanks, 2160 Koyukuk Drive, Fairbanks, AK 99775, USA) ,  Eicken Hajo (Visiting Faculty, Arctic Research Center, Hokkaido University, N21 W11, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 001-0021, Japan) ,  Light Bonnie (Polar Science Center, Applied Physics Laboratory, University of Washington, 1013 NE 40th Street, Seattle, Washington 98106, USA) ,  Fukamachi Yasushi (Arctic Research Center, Hokkaido University, N21 W11, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 001-0021, Japan)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 270  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： 堆積物含有海氷は北極海とその周辺海の遍在現象である。本研究は,堆積物含有氷の時空間変動をモニターするため,時間と空間の両方でより広範な観測を可能にする堆積物を含む氷の分布を定量化する衛星ベースの手法を提示する。4河川多層離散座標法放射伝達モデルと結合した構造光学モデルを用いて,4つの表面タイプに対する表面スペクトルアルベドを調べた。堆積物含有氷のスペクトル特性が他の表面タイプと異なるという事実に基づいて,堆積物含有氷の画分を,最小二乗法を用いたスペクトル非混合アルゴリズムによるリモートセンシング表面反射率から推定した。感度解析は,50と500gm-3の堆積物負荷の組み合わせが,広い範囲の堆積物負荷を有する堆積物負荷氷の面積画分を効果的に表すことを示した。各表面タイプと対応するリモートセンシング表面反射率の推定画分を用いて,最小二乗法と比較して処理速度を上げるために人工ニューラルネットワークを訓練した。これらの2つのアプローチに由来する堆積物含有氷の画分の比較は,堆積物含有氷の面積画分に対して良好な一致をもたらし,大規模データセットを処理するためのニューラルネットワークの優れた性能を強調した。本アプローチは方法論的限界に関連する潜在的不確実性を含むが,堆積物含有氷の時空間変動は,堆積物含有氷のin situ観察に関する文献で報告された空間パターンと季節変動との合理的な一致を示した。堆積物負荷氷分布の系統的衛星ベースモニタリングは,堆積物輸送と生物地球化学的循環を含む広範囲の研究分野における堆積物含有氷の役割の理解を深めるために,広範囲で,持続的で,費用対効果の高い観察を提供できる。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 ,  最小二乗法 ,  反射率 ,  不確実性 ,  感度解析 ,  *ニューラルネットワーク ,  河川 ,  堆積量 ,  スペクトル ,  *海氷 ,  *海洋 ,  *堆積物 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： *北極地方 ,  放射伝達モデル ,  表面反射率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 北極 ,  海氷 ,  機械学習 ,  リモートセンシング

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  雪氷学  (DC08000N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 北極 ,  堆積物 ,  海氷 ,  衛星 ,  マッピング ,  ニューラルネットワーク