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J-GLOBAL ID:201702261813574991   整理番号:17A0172627

輝度温度-植生指数-エアロゾルの光学的厚さに基づくMODISモニタリングアルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

An Improved Algorithm for Forest Fire Detection: A Study based on Brightness Temperature,Vegetation Index and AOD
著者 (6件):
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巻: 31  号:ページ: 886-892  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2738A  ISSN: 1004-0323  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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MODIS火災製品の地点検出アルゴリズムは主に4と11ΜMのチャンネル輝度温度データを用いて地点を識別し、異なる地域と異なる季節に応用する際にある程度の限界がある。MODISの既存の地点検出アルゴリズムを分析することに基づいて,アルゴリズムの相関閾値とパラメータを適切に調整し,火災の前後のNDVIの変化を考慮するとともに,林火燃焼における随伴の光学的厚さを明らかに増加させる。本論文では,輝度温度-植生指数-エアロゾルの光学的厚さに基づく地点識別アルゴリズムを構築し,そして,このアルゴリズムを検証するために複数の火災ケースを適用した。結果は以下を示す。このアルゴリズムは,高温ホットスポットと低温低温の識別能力を改善し,高温ホットスポットの誤警報率と低温地点の誤警報率を効果的に低減し,異なる環境における地点検出アルゴリズムの適応性を強化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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火災  ,  写真測量,空中写真 

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