リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

ENVI オブジェクトベース分類器、Farquhar の単一ボクセル葉光合成反応説明モデル、およびブール時系列統計を使用した確率的エンドメンバー補間器のバイアス除去によるブルキナファソの日陰に覆われた Simulium damnosum sl 幼虫生息地の予測

ベンジャミン・ジェイコブ、ロバート・J・ノバク、ローラン・トー、ムサ・S・サンフォ、セミハ・カリスハン、アラン・パレ、マウンカイラ・ノーマ、ローラン・ヤメオゴ、トーマス・ウンナッシュ

節足動物関連の感染症の水生幼虫生息地の 1 メートル未満の解像度データ (例: Quick Bird の可視および近赤外線 (NIR) 0.61m 波長帯比) から復元されたエンドメンバー スペクトルは、最小二乗推定アルゴリズム内で従属変数として機能します。これにより、季節的な風土病の伝染指向のリスク変数を正確に補間できます。ただし、スペクトル混合は、多次元の樹冠指向節足動物関連の感染症の幼虫生息地の特徴属性に固有の問題であり、その結果、「純粋な」ターゲットを表す画像サブピクセル スペクトルがほとんどありません。これにより、異なる樹冠指向の幼虫生息地オブジェクト タイプから発生するスペクトル的に定量化されていない混合サブピクセル放射輝度により、偏ったエンドメンバー ターゲット シグネチャが発生する可能性があります。誤ったエンドメンバー幼虫生息地シグネチャは、確率的/決定論的補間器で一貫性のない残差予測を生成します。この分析では、ブルキナファソの疫学的な河川研究サイトでオンコセルカ症の媒介生物であるブユの一種 Similium damnosum sl (図 1) の地理参照された QuickBird 画像から得られた複数の樹冠端成分の表面指向のサブメートル解像度のピクセル反射率値を抽出し、スペクトル分解しました。ピクセル分解を実行するために、ENVI オブジェクトベースの分類器、3 次元放射伝達方程式、および Li-Strahler 幾何光学モデルを使用しました。その後、地理参照された幼虫生息地と樹冠内の放射輝度値 (先カンブリア時代の岩石など) をスペクトル的に分離し、ブール領域内で堅牢な逐次進行アルゴリズム (SPA) を使用して重み付けしました。分解されたエンドメンバーは、ArcGIS で堅牢なスペクトル シグネチャをレンダリングし、その後、ブラインド スタディ形式を使用して、ブルキナファソの河川システムに沿った未知の、サンプリングされていない生産性の高い S. damnosum sl 幼虫の生息地を特定するためにクリギングされました。検証モデルでは、季節ごとにサンプリングされた幼虫密度カウント値に基づいて、予測された地理参照された生産性の高いブユの生息地サイト間で 100% の相関関係があることが明らかになりました。