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J-GLOBAL ID：202202265657361557   整理番号：22A0202594

広域解析-Readyレーダ後方散乱複合材料【JST・京大機械翻訳】

Wide-Area Analysis-Ready Radar Backscatter Composites

著者 (5件)： Small David (Department of Geography, Remote Sensing Laboratories, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Rohner Christoph (Department of Geography, Remote Sensing Laboratories, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Miranda Nuno (European Space Agency, European Space Research Institute (ESRIN), Frascati, Italy) ,  Ruetschi Marius (Land Change Science Unit, Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Birmensdorf, Switzerland) ,  Schaepman Michael E. (Department of Geography, Remote Sensing Laboratories, University of Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5201814.1-14  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： 複合材料製品の利益は,光学センサからのデータのユーザによく知られている:雲除去複合反射率または指数製品は,解析-解析データ(ARD)層として一般的に使用されている。類似の複合製品は,現在,衛星搭載レーダ衛星後方散乱信号に基づく広く普及している。ここでは,広域ARD複合後方散乱画像を生成する方法論を提示した。それらは,幾何学的および放射的地形補正レベル1製品の既存の遺産上に構築する。多重衛星トラック(上昇と下降)から見た単一領域の後方散乱測定を結合することにより,それらは低待ち時間で広域被覆を提供できる。解析-読取り複合後方散乱マップは,傾斜効果に対して幾何学的および放射的に補正される平坦化後方散乱推定を提供する。複合分解能の局所品質を注釈するマスク層を紹介した。多重トラックは,その局所分解能によって各観測を重み付けすることによって組み合わせ,湿雪監視から土地被覆分類または短期変化検出までの応用に適したシームレス広域後方散乱マップを生成した。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： 反射率 ,  複合材料 ,  *レーダ ,  被覆 ,  分解能 ,  多重化 ,  *後方散乱 ,  待ち時間 ,  光センサ
準シソーラス用語： シームレス ,  変化検出 ,  平坦化 ,  土地被覆分類 ,  衛星搭載レーダ ,  湿雪 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 広域 ,  解析 ,  レーダ ,  後方散乱 ,  複合材料