atmospheric correction algorithm (M

atmospheric correction algorithm (MAIAC) (31) to refine the
analysis of the sensitivity of tropical and subtropical vegetation to
variation in precipitation using daily observations of MODIS surface
reflectance acquired between 2000 and 2012. MAIAC improves
the accuracy of satellite-based surface reflectance over
tropical vegetation by 3- to 10-fold compared with current MODIS
products (30). This improvement is accomplished, in part, through
a more accurate and less conservative cloud mask, which increases
the number of clear-sky observations by a factor of 2–5 compared
with standard procedures (30). A higher number of clear-sky
observations is particularly important for analysis of tropical regions,
where average cloud cover may be as high as 70% during the dry
season and 95–99% during the wet season (30). This improvement
along with the removal of calibration errors in the latest MODIS
Terra Collection 6 (C6) data provide us with more confidence in
interpreting the state and changes in the Amazon forests

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมการแก้ไขบรรยากาศ (MAIAC) (31) การปรับปรุงการการวิเคราะห์ความไวของ ร้อนพืชเพื่อความผันแปรในฝนใช้ข้อสังเกตผิว MODIS รายวันแบบสะท้อนแสงมาระหว่าง 2000 และ 2012 ปรับปรุง MAIACความถูกต้องของดาวเทียมที่ใช้พื้นผิวแบบสะท้อนแสงมากกว่าพัดลมโดย 3 - ไป 10 - fold เปรียบเทียบกับปัจจุบัน MODISผลิตภัณฑ์ (30) ปรับปรุงนี้จะลุล่วง ในส่วนถูกต้องมากขึ้น และหัวเก่าน้อยเมฆหน้ากาก ซึ่งเพิ่มขึ้นเปรียบเทียบจำนวนการสำรวจท้องฟ้าใสโดยตัว 2 – 5มีกระบวนการมาตรฐาน (30) ของฟ้าใสสังเกตที่มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ของภูมิภาคเขตร้อนที่ครอบคลุมเมฆเฉลี่ยอาจสูงถึง 70% ระหว่างแห้งฤดูกาลและ 95-99% ในช่วงฤดูฝน (30) ปรับปรุงนี้พร้อมกับการกำจัดของข้อผิดพลาดในการปรับเทียบใน MODIS ล่าสุดเทอร์ราคอลเลกชัน 6 (C6) ข้อมูลให้เรา ด้วยความมั่นใจมากขึ้นในการตีความสถานะและการเปลี่ยนแปลงในป่าอเมซอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการแก้ไขในชั้นบรรยากาศ (Maiac) (31) เพื่อปรับแต่ง
การวิเคราะห์ความไวของพืชเขตร้อนและกึ่งเขตร้อนเพื่อ
การเปลี่ยนแปลงในการเร่งรัดการใช้ชีวิตประจำวันของการสังเกต MODIS พื้นผิว
สะท้อนแสงที่ได้มาระหว่างปี 2000 และปี 2012 Maiac ช่วยเพิ่ม
ความถูกต้องของดาวเทียมที่ใช้การสะท้อนพื้นผิวเหนือ
เขตร้อน พืชโดย 3 ถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับ MODIS ปัจจุบัน
ผลิตภัณฑ์ (30) การปรับปรุงนี้จะสำเร็จในส่วนหนึ่งผ่าน
หน้ากากเมฆถูกต้องและอนุรักษ์นิยมน้อยลงซึ่งจะเป็นการเพิ่ม
จำนวนของการสังเกตท้องฟ้าที่ชัดเจนโดยปัจจัยจาก 2-5 เมื่อเทียบ
กับวิธีการมาตรฐาน (30) จำนวนที่สูงขึ้นของความชัดเจนท้องฟ้า
สังเกตเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ในภูมิภาคเขตร้อน
ที่มีเมฆปกคลุมโดยเฉลี่ยอาจจะสูงถึง 70% ในช่วงแล้ง
ฤดูและ 95-99% ในช่วงฤดูฝน (30) การปรับปรุงนี้
พร้อมกับการกำจัดของข้อผิดพลาดการสอบเทียบใน MODIS ล่าสุด
Terra เก็บ 6 (C6) ข้อมูลที่ให้เรามีความมั่นใจมากขึ้นในการ
แปลความหมายของรัฐและการเปลี่ยนแปลงในป่าอเมซอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการแก้ไขบรรยากาศ ( maiac ) ( 31 ) เพื่อปรับแต่งการ
การวิเคราะห์ความไวของพืชเขตร้อนและกึ่งร้อน

การตกตะกอนโดยใช้ทุกวัน สังเกตพื้นผิวสะท้อนได้มาระหว่างโมดิส
2 , 2012 maiac ปรับปรุง
ความถูกต้องของดาวเทียมตามการสะท้อนพื้นผิวมากกว่า
พืชเขตร้อน 3 - 10 เท่าเมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์ปัจจุบันโมดิส
( 30 )การปรับปรุงนี้ได้ ในส่วนที่ผ่าน
ถูกต้องมากขึ้น และหน้ากากเมฆอนุลักษณ์น้อยกว่า ซึ่งเพิ่มขึ้น
จำนวนค่าสังเกตท้องฟ้าใสโดยปัจจัย 2 – 5 เทียบ
ขั้นตอนมาตรฐาน ( 30 ) ตัวเลขที่สูงขึ้นของการสังเกตท้องฟ้า
ชัดเจนโดยเฉพาะที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ของภูมิภาคเขตร้อน
ที่เมฆเฉลี่ยอาจจะสูงถึง 70% ในช่วงบริการ
ฤดูกาลและ 95 - 99 % ในช่วงฤดูฝน ( 30 ) การปรับปรุงนี้
พร้อมกับการสอบเทียบความคลาดเคลื่อนในล่าสุดโมดิส
TERRA คอลเลกชัน 6 ( C6 ) ข้อมูลให้เรา มีความมั่นใจมากขึ้น
แปลรัฐและการเปลี่ยนแปลงในป่าอเมซอน