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J-GLOBAL ID：202202274146631061   整理番号：22A0848098

DMSP-OLSとSNPP-VIIRSの統合による中国における改良型時系列DMSP-OLS様データ(1992年)の開発【JST・京大機械翻訳】

Developing Improved Time-Series DMSP-OLS-Like Data (1992-2019) in China by Integrating DMSP-OLS and SNPP-VIIRS

著者 (5件)： Wu Yizhen (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, and the Chongqing Engineering Research Centre for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing, China) ,  Shi Kaifang (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, and the Chongqing Engineering Research Centre for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing, China) ,  Chen Zuoqi (Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education, National and Local Joint Engineering Research Center of Satellite Geospatial Information Technology, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Liu Shirao (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, and the Chongqing Engineering Research Centre for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing, China) ,  Chang Zhijian (Chongqing Jinfo Mountain Karst Ecosystem National Observation and Research Station, and the Chongqing Engineering Research Centre for Remote Sensing Big Data Application, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4407714.1-14  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： 防衛気象衛星プログラム運用ラインスキャンシステム(DMSP-OLS)とSuom National Polar-Orbitrating Partnership Visual Imagement Suite(SNPP-VIIRS)データは,社会経済的発展の解析における夜間光(NTLs)の貴重な記録である。しかし,これらのデータ間の不一致は,長い時系列解析に厳しく制約されている。出版された時系列NTLデータセットは,DMSP-OLSキャリブレーションが不適切であり,SNPP-VIIRSデータにおけるいくつかの欠測データがパッチングのためにほとんど考慮されないので,広く利用できないか,正確ではない。これらの問題に取り組むために,”擬似不変ピクセル”法に基づく二次モデルを用いて,DMSP-OLSデータ(1992×2013)を較正した。その後,指数平滑化モデルを用いて,毎月のSNPP-VIIRSデータ(2013年-2019年)における欠損データを予測およびパッチした。異常値と騒音も年間データから除去した。加えて,シグモイドモデルを採用して,改良模擬DMSP-OLS(SDMSP-OLS)データ(2013-≧2019)を作成し,それを,較正したDMSP-OLSデータ(1992年-2013年)で,中国における改良DMSP-OLS様データ(1992年-2011年)を開発した。最後に,データアベイラビリティを調べるために,これらのデータを公表NTLデータと定性的および定量的に比較した。結果は,DMSP-OLSデータを較正するための不変画素を選択することが,不連続性を最小にすることができることを示した。パッチ化した毎月のSNPP-VIIRSデータによって合成されたSNPP-VIIRSデータと2015年の公式の年間SNPP-VIIRSデータ(R2=0.931)と2016年(R2=0.930)の間の相関は,0.90以下のR2値を有する2つの既存の補正法より高かった。2013年の改良SDMSP-OLSデータにおけるピクセルの空間パターンは,公表データにおけるそれらよりDMSP-OLSデータとより類似していた。2012年の改良SDMSP-OLSデータ(2013-≧2019)とDMSP-OLSデータの合計(平均)ピクセル値の間に,強い相関が存在した。また,改良DMSP-OLS様データは,異なる統計と強い線形相関を保持し,その平均R2値は,国家および地方レベルでそれぞれ0.931および0.654であった。一方,2つの公表データセットと統計の間の平均回帰R2値は,それぞれ0.858/0.506と0.911/0.611であった。本研究は,改良DMSP-OLS様データ(1992≦2019)が,社会経済的開発と人為的活動を効果的に評価する大きな可能性を有することを証明した。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： 騒音 ,  気象衛星 ,  時系列分析 ,  指数平滑法 ,  *データ ,  キャリブレーション ,  中華人民共和国 ,  経済開発 ,  アベイラビリティ ,  画素 ,  夜 ,  モデル ,  異常値 ,  不連続性
準シソーラス用語： 社会経済 , 【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)： DMSP ,  統合 ,  中国 ,  時系列 ,  開発