Promptの説明

フローチャートの説明：多角度リモートセンシングに基づく劣化土壌の光学的識別技術ロードマップ タイトル：多角度リモートセンシングに基づく劣化土壌識別技術ロードマップ 全体レイアウト：左から右への水平方向の漸進的なフローチャート。4つの主要な研究段階に明確に分割され、各ステップを接続する矢印があり、「データ基盤構築 → 特徴量定量化分析 → 比較検証 → 成果統合と応用」という全体的な研究ループを完全に提示する。 段階1：データ基盤構築（マルチソースデータ取得と前処理） 入力： 衛星リモートセンシングデータ：MODIS BRDF/Albedoプロダクト、MISR多角度表面反射率データ。 地上検証データ：劣化土壌サンプルポイントの地理情報と研究グループによって蓄積された現地調査データ。 コアプロセス： データ取得：NASAウェブサイトから多角度リモートセンシングデータをダウンロードする。 前処理統合：MRT、ENVI、およびMISR Toolkit（MTK）を使用して、放射較正、大気補正、および幾何学的精密補正を行う。 角度正規化：観測角度情報の正確なレジストレーションと正規化を実行する。 主要ツール：MRT、ENVI、MTK 出力：標準化された多角度反射率データセット。後続の分析のために、高品質で時空間的に一致したデータ基盤を提供する。 段階2：特徴量定量化分析（BRDFとスペクトル指数の抽出） 入力：段階1から出力された標準化された多角度反射率データセット。 コアプロセス（並列デュアルパス）： パスA：BRDF特徴量定量化 主要な太陽-観測幾何学的構成における表面反射率を抽出する。 BRDF曲線を描画し、異方性因子などのパラメータを計算する。 草原、鉱山地域、耕作地などの異なる劣化タイプ間のBRDF特徴量の違いを比較および分析する。 パスB：スペクトル指数計算と分析 Python（NumPy、Pandas）を使用して、SAVI、SR、NDVIなどのスペクトル指数を異なる角度でバッチ計算する。 天頂角と方位角の変化に伴う指数値の範囲と変動係数を体系的に統計分析して、それらの角度依存性を明らかにする。 主要ツール：Python（NumPy、Pandas） 出力：BRDF特徴量パラメータセットと多角度スペクトル指数データセット。劣化土壌の光学的異方性法則を明らかにする。 段階3：比較検証（多角度情報の利点の検証） 入力：段階2から出力されたBRDF特徴量パラメータセットと多角度スペクトル指数データセット。 コアプロセス： 特徴量セット構築：「単一のほぼ垂直観測」特徴量セットと「統合された多角度」結合特徴量セットをそれぞれ構築する。 モデルトレーニングと識別：サポートベクターマシン（SVM）またはランダムフォレスト（RF）モデルを使用して、2種類の特徴量セットをトレーニングし、劣化土壌タイプの識別と抽出を完了する。 精度比較と検証：交差検証を通じて、2種類の特徴量セットの分類精度を定量的に比較し、多角度情報の貢献を評価する。