메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
A Sediyo Adi Nugraha (Universitas Gadjah Mada) Muhammad Kamal (Universitas Gadjah Mada) Sigit Heru Murti (Universitas Gadjah Mada) Wirastuti Widyatmanti (Universitas Gadjah Mada)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제40권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
397 - 418 (22page)
DOI
https://doi.org/10.7780/kjrs.2024.40.4.7

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
The Land Surface Temperature (LST) is a crucial parameter in identifying drought. It is essentialto identify how LST can increase its accuracy, particularly in mountainous and hill areas. Increasing theLST accuracy can be achieved by applying early data processing in the correction phase, specifically in thecontext of topographic correction on the Lambertian model. Empirical evidence has demonstrated thatthis particular stage effectively enhances the process of identifying objects, especially within areas that lackdirect illumination. Therefore, this research aims to examine the application of the Lambertian model inestimating LST using the Multi-Channel Method (MCM) across various physiographic regions. Lambertianmodel is a method that utilizes Lambertian reflectance and specifically addresses the radiance valueobtained from Sun-Canopy-Sensor (SCS) and Cosine Correction measurements. Applying topographicaladjustment to the LST outcome results in a notable augmentation in the dispersion of LST values. Nevertheless, the area physiography is also significant as the plains terrain tends to have an extreme LSTvalue of ≥ 350 K. In mountainous and hilly terrains, the LST value often falls within the range of 310–325K. The absence of topographic correction in LST results in varying values: 22 K for the plains area, 12–21K for hilly and mountainous terrain, and 7–9 K for both plains and mountainous terrains. Furthermore,validation results indicate that employing the Lambertian model with SCS and Cosine Correction methodsyields superior outcomes compared to processing without the Lambertian model, particularly in hilly andmountainous terrain. Conversely, in plain areas, the Lambertian model’s application proves suboptimal. Additionally, the relationship between physiography and LST derived using the Lambertian model showsa high average R2 value of 0.99. The lowest errors (K) and root mean square error values, approximately ±2K and 0.54, respectively, were achieved using the Lambertian model with the SCS method. Based on thefindings, this research concluded that the Lambertian model could increase LST values. These correctedvalues are often higher than the LST values obtained without the Lambertian model.
#Lambertian model #Sun-Canopy-Sensor #Cosine correction

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0