沿岸域における水色リモ一卜センシングの水質推定誤差要因の解析

机译：沿海地区浅蓝色遥感水质估算误差因素分析

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Sentinel-3に搭載されたOLCI, GCOM-Cに搭載されたSGLIという2つの海色センサは，優れた時空間分解能を有していることから，沿岸域•湖沼におけるこれまでより詳細な観測が期待されている.しかしそれらのセンサは，それぞれ異なる波長バンドセットを有しており(表1),クロロフィルa推定の際に使用できるバンド比アルゴリズムが限られている.本研究では，東京湾において各衛星で利用可能なバンド比を用いたクロロフィルa推定アルゴリズムの有用性の検証を行なった.

机译：两种海洋颜色传感器，安装在Sentinel-3上的OLCI和安装在GCOM-C上的SGLI，具有出色的时空分辨率，因此可以在沿海地区和湖泊进行更详细的观测。不同的波段集（表1），限制了可用于估算叶绿素a的谱带比算法在这项研究中，我们在东京湾使用了每颗卫星上可用的谱带比，验证了叶绿素a估算算法的有效性。

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《日本水環境学会年会》|2019年|612-612|共1页
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中山大雅; 比嘉紘士; 作野裕司;
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1. 海岸工学で実施する調査•観測では，沿岸域の水質や環境，流体の諸量をデータ化する.波高計，流速計や水質センサ，測量機器を用いて，波や流れ，水質や地形を把握する.近年，情報技術の発展とともに小型なセンサ類や通信機能を備えた計測機器力';用いられるようになってきた.これによつて環境を大量にデータ化できるようになり，従来型の観測では解明が困難であった沿岸域の諸現象を紐解くことが可能になってきた.沿岸域のビッグデータ（Coastal Big Data2),ここでは多様性ではなく量に主眼を置く）の研究とその活用は活発化する流れにあり，海岸工学における情報処理技術の重要性はさらに高まっている.未来のIT技術者，研究者へ [J] . 尾家祐ニ情報処理 . 2019,第3期

机译：在沿海工程进行的调查和观察中，将沿海地区的水质，环境和各种流体转换成数据。近年来，随着信息技术的发展，已经开始使用具有通信功能的小型传感器和测量仪器，这使得在环境中创建大量数据成为可能。揭开传统观测难以解释的沿海地区现象成为可能：沿海大数据2，其重点是数量而不是多样性。信息技术的研究和利用正变得越来越活跃，信息处理技术在海岸工程中的重要性正在提高。
2. リモートセンシングによる玄米タンパク含有率の推定精度に影響する誤差要因一地域スケールでの実践的応用に向けて— [J] . 境谷栄ニ, 井上吉雄日本作物学会紀事 . 2012,第3期

机译：影响通过遥感估算糙米蛋白含量的准确性的误差因素为了在区域范围内的实际应用，
3. リモートセンシングによる玄米タンパク含有率の推定精度に影響する誤差要因一地域スケールでの実践的応用に向けて— [J] . 境谷栄ニ, 井上吉雄日本作物学会紀事 . 2012,第3期

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机译：作物生理生态信息远程监测基础研究-电磁作物生物信息，微气象因子多维传感与环境生理分析-
6. 衛星リモートセンシングによる中国内モンゴル自治区における植生変動とその要因解析-農業的土地利用を含む2000年以降の植生変動を中心に- [O] . 布和宝音, BUHE Baoyin 2015

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