AATSRの対策となぜそれが重要であるか
AATSRは、地表面温度検索結果に対する大気補正を改善するためにデュアルビューアプローチを採用しました。 歴史ある温度記録は一貫したプロダクト規則を要求します。
実際のレビュー質問は、海-地表面温度分析をEnvisat期間に延長しています。 これにより、ミッションは、衛星仕様をより良いマッピングの一般的な約束として扱う代わりに、プロジェクトで定義された役割を与えます。 目的の決定を変更する物理的変数、地理的範囲、観察期間、および最小の特徴を識別することによって開始します。 適切な機器は、測定および利用可能な製品が、防御可能なレベルの不確実性でその質問に答えることができる1つです。
中心解釈の危険は、Envisat AATSR のために皮の温度、バルク水温および別の時された観察が変更できないことです。 最終的なマップのデータ選択、処理、検証、およびワードリングに影響を及ぼすリスク。 ピクセル以上の視覚的なコントラストは、測定された量と要求される結論の誤った一致を解決しません。 別のセンサー、フィールドの観察、または補助的なデータセットが必要とされるかどうかを評価しながら、ミッション固有の制限を確認できます。
温度が報告されているかを把握する
放射性リモートセンシングは、観察された表面の放射性特性を、定義された検索モデルで推定します。 土-地表面温度、海表面皮の温度、おおいの温度および空気温度は別の量です。 放射性、大気補正、視野角、およびフットプリント内の表面の混合物。 地図は温度をラベル付けしましたり、温度計、気象ステーション、または別の衛星製品と比較することができる前に、その物理的定義と単位を必要とします。
粗い熱観測の一つのフットプリントには、屋根、樹木、裸地、水面が混在することがあります。より細かな光学画像でそれらを明確に区別できても、この点は変わりません。熱画像を光学画像のグリッドにリサンプリングすればラスターの位置はそろいますが、小さな対象ごとに独立した温度測定が得られるわけではありません。元の測定尺度を表せる十分な大きさの集計ポリゴンを選び、暖かい地表と冷たい地表が接する境界での混合影響を説明します。
観測時間とクラウド選択の制御
地表面温度は日中から強く変化する。 観測時間、地方気象、最近の降雨量、風力、表面表紙を比べ、干ばつストレスや都市開発の違いを解釈します。 クラウドスクリーニングも選択的です。クリアスキー温度記録は、気象条件下の平均気温を自動的に記述しません。 観察されたクリアスキーサンプルと追加のモデリングを使用して生成される全天候見積の区別を保存します。
植生研究のために、熱証拠を作物段階、キャノピーカバー、独立した水路情報と組み合わせます。 都市学習では、同様の表層のクラスと季節を比較します。 温度異常は、フィールド調査の優先順位付け層として最も有用であることが多いです。 それを、その仮定と検証がその決定に適している明示的なモデルや専門的評価によってのみ、灌漑、健康、エネルギー、またはエンジニアリングの決定に変換します。
企画 ワークフロー 用 封筒 AATSR
防御可能な開始ワークフローは、ブイや別の衛星に対する記録を評価するときに定義された温度量と一致時間を保持することです。 入力シーン識別子、処理コレクション、取得タイムスタンプ、品質排除、出力定義で文書化されたシーケンスを作る。 大規模なバッチを実行する前に、代表的な観察を点検します。 この小さなレビューは、多くの場合、欠落したバンド、非支持された検索条件、幾何学の不一致、またはその他のすべてのエクスポートされたレイヤーを介して推進するアーカイブギャップを露出します。
ソース測定と誘導されたインジケータを別々に保ちます。 GISは両方を表示できますが、そのメタデータは選択したEnvisat AATSR製品から直接どのレイヤーが来るかを説明しなければなりません。これは追加の分類、補間、統計要約、または物理的なモデルを含みます。 マスクや不確実性情報を結果に保管します。 集計や再サンプリングによる解析変更が拡大した場合、ソース機器が新しいレポートユニットを直接測定したことを暗黙するのではなく、その変換を記録します。
繰り返し可能なワークフローは、見つかりがなくなったり、観察を拒否したりするための明確なルールも必要です。 重要なイベントを通じて、データをゼロに置き換えたり、サイレントに割り込みたりしないでください。 対象領域の観察量と、実際に結果に寄与する日付を報告する。 利用可能な証拠が元の質問に答えることができない場合、地理的または一時的な主張を狭くするか、管理結論を示す前に補完的な観察を得る。
イラスト通訳チェック
異なる表面温度を示す2つのクリアスキークロップ観察を想像してみてください。 風やキャノピーカバーの変化をした日は、後日、より温暖な観察ができました。 体調や水応力を解釈する前に有効なフットプリントを比較します。 一致する参照フィールドと直接作物または土壌測定は、仮説をテストするのに役立ちます。 イラストは、観察された応力イベントや保証された熱検出機能ではなく、必要な比較設計を実証します。
同じロジックは、海-地表面温度 解析を Envisat 期間に拡張する対象の質問に適用される。 比較設計として例を使用して、その仮説条件を実際のシーンと参照メタデータに置き換えます。 演題は、Envisat AATSRの公開結果ではありません。 再現性のある解釈は、観察が要求をサポートし、どの部分がテストが必要な前提に依存しているかを確認するために、別のアナリストのために可能にする必要があります。
検証、仕様、および責任ある比較
独立した証拠に対してEnvisat AATSRを評価し、互換性のある時間とスケールで同等の量を測定します。 検証の観察は、トレーニングやチューニングの入力とは別々に保ちます。 典型的な条件と困難な環境の両方を含み、クラスまたは表面タイプによって重要なエラーを報告し、意図した決定に影響を及ぼします。 便利なサブセットから1つの魅力的なシーンや高い合意の統計は、異なる領域、季節、または処理バージョンにわたってパフォーマンスを確立しません。
製品の設計や製品文書の検証には、以下の公式の参照を使用してください。 運用状況、取得スケジュール、アーカイブ保持、処理コレクション、商用条件、アクセスメカニズムの変更、実際のプロジェクト日の詳細をご確認ください。 わずかな軌道の繰り返しまたは広告された解像度は、特定のターゲットに使用可能な観察が存在することを証明しない機器またはサービス仕様です。 候補者のミッションを比較したり、監視頻度を計画するときにこの差別を保存します。
元のシーン識別子、プロバイダ、製品バージョン、参照、ユニット、マスク、および処理パラメータを含むエクスポートマニフェストを保持します。 今回のレコードは、カタログインターフェースが変更しても後日レビューが可能となります。 また、地図の外観に依存することなく、新たに取得した観察から変更されたアルゴリズムを区別するために、コラビオレータが許可されます。
証拠を iT Sensing プロジェクトに持って来る
文書化された iT Sensing ワークフロー を使用して、衛星データ検出、ラスター解析、モデル開発、および結果 GIS コンテキストを整理します。 Envisat AATSR では、まず、必要な製品、フォーマット、品質フィールド、および処理の動作が特定のワークスペースまたは取得チャネルが使用していることを確認します。 この記事では、ミッションをレビューします。すべての機器製品が自動的に利用可能、ライセンス、または特定のサブスクリプション内で完全に処理されることを主張しません。
有用なハンドオーバーは、海-地表面温度分析をEnvisat期間に拡張し、有効な観察フットプリントを保持し、結論の背後にある証拠を述べているソースリンクマップと分析表です。 結果をプロジェクト文書と関連するデータ選択レコードにリンクして、コラビタが比較を繰り返すことができます。 測定、処理、不確実性、意図した行動の明確なアカウントは、視覚的に説得力のあるマップよりも衛星画像の実用的な値を与えます。