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J-GLOBAL ID：202202276260059178   整理番号：22A0942085

機械学習に基づくSMAP衛星とHYCOMデータの相乗的使用による全球海面塩分【JST・京大機械翻訳】

Global sea surface salinity via the synergistic use of SMAP satellite and HYCOM data based on machine learning

著者 (5件)： Jang Eunna (Department of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan, South Korea) ,  Kim Young Jun (Department of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan, South Korea) ,  Im Jungho (Department of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan, South Korea) ,  Park Young-Gyu (Korea Institute of Ocean Science and Technology, Busan, South Korea) ,  Sung Taejun (Department of Urban and Environmental Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan, South Korea)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 273  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： 海面塩分(SSS)は海洋動力学(全球水循環と海洋循環)と大気-海洋相互作用の変動に関する情報を提供し,それによって地球規模気候における顕著な変化の同定と予測に寄与する。衛星観測による全球SSSのモニタリングは,2010年以降Lバンドマイクロ波放射計を用いて可能になった。しかし,その性能は,高周波干渉,低海面温度,強風などの条件下で検索アルゴリズムによって制限される。本研究では,7つの機械学習アプローチに基づくマルチソースデータを用いた新しいグローバルSSSモデルを提案した:K最近傍,サポートベクトル回帰,人工ニューラルネットワーク,ランダムフォレスト,極端な勾配ブースティング,光勾配ブースティングモデル,および勾配ブースト回帰ツリー(GBRT)。5つの土壌水分活性受動(SMAP)製品,ハイブリッド座標海洋モデル(HYCOM)SSS,および4つの補助データを入力変数として使用した。すべてのモデルは,SMAPまたはHYCOM SSS製品より優れた性能を生み出し,そのトップは,SMAP SSS製品と比較して,1.062から0.259の実用塩分ユニットに対する検証データセットの二乗平均平方根差を縮小した。改善されたSSS製品は,全地球海洋にわたる低および高塩分水の両方に対するin situデータとの相関を増加させ,従って,地球規模のSSSの理解とモニタリングを前進させた。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： 回帰分析 ,  観測 ,  地球 ,  ニューラルネットワーク ,  気候 ,  変数 ,  *塩分 ,  海面水温 ,  海洋 ,  土壌水 ,  検証 ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Lバンド ,  ブースティング ,  衛星観測 ,  ランダムフォレスト ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 海面塩分 ,  SMAP ,  HYCOM ,  機械学習 ,  GBRT

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  SMAP ,  衛星 ,  球 ,  海面塩分