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J-GLOBAL ID：201702229692835528   整理番号：17A0368432

陸面アルベドの推定における針葉樹林とその意義における冬の葉面積指数推定【Powered by NICT】

Improving winter leaf area index estimation in coniferous forests and its significance in estimating the land surface albedo

著者 (4件)： Wang Rong (Department of Geography and Planning, University of Toronto, Room 5047, 100 St. George St., Toronto, ON M5S 3G3, Canada) ,  Chen Jing M. (Department of Geography and Planning, University of Toronto, Room 5047, 100 St. George St., Toronto, ON M5S 3G3, Canada) ,  Pavlic Goran (Canadian Geodetic Survey, Natural Resources Canada, 615 Booth Street, 04Ath Floor, Room 448B, Ottawa, ON K1A 0E9, Canada) ,  Arain Altaf (School of Geography and Earth Sciences and McMaster Center for Climate Change, McMaster University, Hamilton, ON L8S 4K1, Canada)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 119  ページ： 32-48  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 常緑針葉樹林の冬季葉面積指数(LAI)は,雪,融雪とエネルギーバランスの遮断に対する強い制御を生じた。陸面モデルにおける冬LAIと関連する冬プロセスのシミュレーションは困難である。リモートセンシングデータから冬LAIは雪背景による雲汚染,貧弱な照明,低い太陽高度とより高い放射反射のために困難である。常緑針葉樹林における過小評価された冬LAIは現在のリモートセンシングLAI製品の応用を制限する主要な問題の一つである。文献における過去の研究では十分に扱われていない。本研究では,トロント大学が開発したリモートセンシング製品の正しい冬LAIへの針寿命を使用した。検証目的のために,修正冬LAIは,カナダの五FLUXNET針葉樹林における地表面アルベドを計算した。推定したアルベドのRMSEとバイアス値は全サイトでそれぞれ0.05と0.011であった。補正冬LAIを用いて製造したカナダの針葉樹林上のアルベドマップは非補正冬LAIで調製されたものよりもガラス(全球陸地表面衛星)アルベド製品と非常に良い一致を示した。結果は,補正した冬LAIは地表面アルベドをシミュレートする,新しいLAI製品を元のものを上回る改良を結果的にはるかに高い精度が得られたことを明らかにした。著者らの研究は,土地表面エネルギー収支モデリングにおけるリモートセンシングLAI製品の有用性を増加させるのに役立つであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *冬 ,  *アルベド ,  地表面 ,  リモートセンシング ,  バイアス ,  *針葉樹林 ,  モデリング ,  融雪 ,  *葉面積指数 ,  カナダ ,  エネルギー収支 ,  *陸面
準シソーラス用語： 地表面アルベド ,  陸面モデル ,  雪 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 冬季葉面積指数 ,  アルベド ,  雪 ,  針葉樹林 ,  表面エネルギー収支 ,  土地表面モデル

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 陸面 ,  アルベド ,  推定 ,  針葉樹林 ,  冬 ,  葉面積指数