For example, we classified the imag

For example, we classified the image for Path 28 Row 30 from August 26, 1991, which had limited reference
data (nine SDT measurements, all < 1 m, within seven days of the image date) based on the model developed from
the image for Path 28 Row 29 on the same date. This image had 25 SDT measurements within seven days of the
image date. A comparison of the classified lakes from the overlap area of both images indicates very good
agreement (R2 = 0.996 and SEE = 0.48 TSI(SDT) units). For better results we suggest using data from both or all
images in the path to increase the available number of observations and range of data used to calibrate the imagery.
We also conducted an experiment using an adjacent scene from a different path and time to calibrate a Landsat
image. The first image (Path 28 Row 28 (east) from August 7, 1990) had 140 SDT measurements within 7 days of
the overpass date. The regression model for ln(SDT) versus Landsat spectral-radiometric data for this scene has an
R2 = 0.81 and SEE = 0.31. The adjacent scene (Path 29 Row 28 (west) from August 17, 1991) had 57 SD
measurements within seven days of the Landsat overpass date. The regression model for ln(SDT) versus Landsat
spectral-radiometric data for this scene has an R2 = 0.81 and SEE = 0.29. For the experiment we used Landsatinferred
values of ln(SDT) from the “east” image as reference data for the overlapping lakes of the “west” image.
This resulted in 714 reference lakes and a regression model (inferred ln(SDT) versus Landsat spectral-radiometric
data) with an R2 of 0.58 and SEE = 0.50. To improve the relationship we limited the reference lakes to those for
which >100 pixels had been used to calculate the spectral mean. This reduced the number to 330 reference lakes and
yielded a regression model with R2 = 0.67 and SEE = 0.48. The latter relationship was used to calculate lake water
clarity for the “west” image. A statistical comparison of water clarity results from the SDT reference data model and
the adjacent scene reference data model for the “west” image indicate a very strong relationship with an R2 of 0.95
and SEE = 2.25 TSI(SDT) units.
Finally, we found that use of an image from the same path and row but different time period to calibrate other
images is feasible as long as some method of radiometric calibration is applied (Kloiber et al.,2002). However, the
resulting predictions from this method have a greater uncertainty than those obtained using in-situ data to develop a
scene-specific regression relationship. Therefore, it is preferable to develop scene-specific relationships with in-situ
data whenever possible. In the future, as better atmospheric correction technologies become available, other
approaches may prove to be as accurate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่าง เราจัดภาพสำหรับเส้นทาง 28 แถว 30 26 สิงหาคม 1991 ซึ่งมีจำกัดอ้างอิงข้อมูล (เก้า SDT วัด ทุก < 1 เมตร ภายในเจ็ดวันของวันรูป) ตามรุ่นที่พัฒนาจากรูปภาพสำหรับเส้นทาง 28 แถว 29 ในวันเดียวกัน รูปนี้มี 25 SDT วัดภายในวันที่เจ็ดของการภาพวันงาน การเปรียบเทียบของทะเลสาบลับจากพื้นที่ทับซ้อนของทั้งสองภาพแสดงดีมากข้อตกลง (R2 = 0.996 ดู = 0.48 TSI(SDT) หน่วย) เพื่อผลลัพธ์ที่ดี ขอแนะนำใช้ข้อมูลจากทั้งสองหรือทั้งหมดภาพในเส้นทางเพื่อเพิ่มหมายเลขของข้อสังเกตและช่วงของข้อมูลที่ใช้การถ่ายแบบนอกจากนี้เรายังดำเนินการทดลองที่ใช้เป็นฉากติดกับเส้นทางที่แตกต่างกันและเวลาการ Landsat เป็นรูปภาพของ รูปแรก (เส้นทาง 28 แถว 28 (ตะวันออก) จาก 7 สิงหาคม 1990) ได้ 140 SDT วัดภายใน 7 วันของวันอาชีพการ แบบจำลองถดถอยสำหรับ ln(SDT) เมื่อเทียบกับข้อมูลสเปกตรัมนับ Landsat สำหรับฉากนี้มีการR2 = 0.81 และดู =$ 0.31 ฉากติดกัน (เส้นทาง 29 แถว 28 (ตะวันตก) วันที่ 17 สิงหาคม 1991) ได้ 57 SDวัดภายในวันที่เจ็ดของ Landsat overpass วันที่ แบบจำลองถดถอยสำหรับ ln(SDT) กับ Landsatข้อมูลสเปกตรัมนับสำหรับฉากนี้ได้ R2 = 0.81 และดู = 0.29 ในการทดลองนี้ เราใช้ Landsatinferredค่าของ ln(SDT) จาก "ตะวันออก" ภาพเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับทะเลสาบทับซ้อนกันของภาพ "ตะวันตก"ทำให้ทะเลสาบอ้างอิง 714 และแบบจำลองถดถอย (สรุป ln(SDT) เทียบกับสเปกตรัมนับ Landsatข้อมูล) = 0.50 เป็น R2 0.58 และดู เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์ที่เราจำกัดทะเลสาบอ้างอิงสำหรับผู้ซึ่ง > 100 พิกเซลได้ถูกใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยสเปกตรัม นี้ลดจำนวน 330 อ้างอิงทะเลสาบ และหาแบบจำลองถดถอยกับ R2 = 0.67 และดู = 0.48 ความสัมพันธ์หลังถูกใช้เพื่อคำนวณน้ำเลความชัดเจนในภาพ "ตะวันตก" การเปรียบเทียบทางสถิติน้ำผลชัดเจนจากรูปแบบข้อมูลอ้างอิงของ SDT และรูปแบบข้อมูลอ้างอิงในฉากติดรูป "ตะวันตก" บ่งชี้ความสัมพันธ์ที่ดีมากกับการ R2 0.95ดู =หุ้น 2.25 TSI(SDT) หน่วยงานสุดท้าย เราพบที่ใช้ภาพจากเส้นทางเดียวกัน และแถว แต่รอบระยะเวลาต่าง ๆ กันการภาพจะเป็นไปได้ตราบเท่าที่บางวิธีการปรับเทียบนับ ใช้ (Kloiber et al., 2002) อย่างไรก็ตาม การคาดคะเนผลที่ได้จากวิธีนี้มีความไม่แน่นอนมากขึ้นกว่าที่ได้รับมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนาเป็นเฉพาะฉากถดถอยความสัมพันธ์ จึง มันเป็นกว่าจะพัฒนาความสัมพันธ์ในการวิเคราะห์เฉพาะฉากข้อมูลเมื่อเป็นไปได้ ในอนาคต เป็นการแก้ไขที่บรรยากาศดี เทคโนโลยีกลายเป็นพร้อมใช้งาน อื่น ๆวิธีอาจพิสูจน์ให้ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างเช่นเราจัดภาพสำหรับเส้นทาง 28 แถว 30 จาก 26 สิงหาคม 1991 ซึ่งมีการอ้างอิง จำกัด
ข้อมูล (เก้าวัด SDT ทั้งหมด <1 เมตรภายในเจ็ดวันนับจากวันภาพ) ตามรูปแบบการพัฒนาจาก
ภาพ เส้นทาง 28 แถวที่ 29 ในวันเดียวกัน ภาพนี้มี 25 วัด SDT ภายในเจ็ดวันนับจาก
วันที่ภาพ เปรียบเทียบในทะเลสาบที่จัดจากพื้นที่ทับซ้อนกันของภาพทั้งสองบ่งชี้ที่ดีมาก
ข้อตกลง (R2 = 0.996 และ SEE = 0.48 TSI (SDT) หน่วย) เพื่อให้ได้ผลดีกว่าที่เราขอแนะนำให้ใช้ข้อมูลจากทั้งสองส่วนหรือทั้งหมด
ภาพในเส้นทางที่จะเพิ่มจำนวนที่มีอยู่ของการสังเกตและช่วงของข้อมูลที่ใช้ในการปรับภาพ.
นอกจากนี้เรายังดำเนินการทดลองโดยใช้ฉากที่อยู่ติดกันจากเส้นทางที่แตกต่างกันและเวลาในการสอบเทียบ Landsat
ภาพ ภาพแรก (เส้นทาง 28 แถว 28 (ภาคอีสาน) จาก 7 สิงหาคม 1990) มี 140 วัด SDT ภายใน 7 วันนับจาก
วันที่สะพานลอย ตัวแบบการถดถอยสำหรับ ln (SDT) เมื่อเทียบกับ Landsat ข้อมูลสเปกตรัม-ดาวเทียมที่บันทึกสำหรับฉากนี้มี
R2 = 0.81 และ SEE = 0.31 ที่เกิดเหตุอยู่ติดกัน (เส้นทาง 29 แถว 28 (ตะวันตก) จาก 17 สิงหาคม 1991) มี 57 SD
วัดภายในเจ็ดวันนับจากวันที่สะพานลอย Landsat ตัวแบบการถดถอยสำหรับ ln (SDT) เมื่อเทียบกับ Landsat
ข้อมูลสเปกตรัม-ดาวเทียมที่บันทึกสำหรับฉากนี้มี R2 = 0.81 และ SEE = 0.29 สำหรับการทดสอบที่เราใช้ Landsatinferred
ค่า ln (SDT) จาก "ตะวันออก" ภาพเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับทะเลสาบที่ทับซ้อนกันของ "ตะวันตก" ภาพ.
นี้ส่งผลให้ 714 ทะเลสาบอ้างอิงและตัวแบบการถดถอย (สรุป ln (SDT) เมื่อเทียบกับ Landsat สเปกตรัมดาวเทียมที่บันทึก
ข้อมูล) กับ R2 0.58 และ SEE = 0.50 เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์ของเรา จำกัด ทะเลสาบอ้างอิงถึงผู้ที่สำหรับ
ที่> 100 พิกเซลได้รับการใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยสเปกตรัม นี้ลดลงจำนวนถึง 330 ทะเลสาบอ้างอิงและการ
ยอมแพ้ตัวแบบการถดถอยกับ R2 = 0.67 และ SEE = 0.48 ความสัมพันธ์หลังถูกใช้ในการคำนวณน้ำในทะเลสาบ
ความชัดเจนสำหรับภาพ "ตะวันตก" การเปรียบเทียบทางสถิติของผลความชัดเจนน้ำจากรูปแบบข้อมูลอ้างอิง SDT และ
ฉากที่อยู่ติดกันรูปแบบข้อมูลอ้างอิงสำหรับ "ตะวันตก" ภาพแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ที่ดีมากกับ R2 0.95
และ SEE = 2.25 TSI (SDT) หน่วย.
สุดท้ายเราพบ ว่าการใช้ภาพจากเส้นทางเดียวกันและแถว แต่ช่วงเวลาที่แตกต่างกันในการสอบเทียบอื่น ๆ
ภาพที่เป็นไปได้ตราบใดที่วิธีการของการสอบเทียบกัมมันตภาพรังสีบางส่วนถูกนำไปใช้ (Kloiber et al., 2002) อย่างไรก็ตาม
การคาดการณ์ที่เกิดจากวิธีการนี้มีความไม่แน่นอนมากขึ้นกว่าผู้ที่ได้รับโดยใช้ข้อมูลในแหล่งกำเนิดในการพัฒนา
ความสัมพันธ์ของการถดถอยที่เกิดเหตุเฉพาะ ดังนั้นจึงเป็นที่นิยมในการพัฒนาความสัมพันธ์ที่เกิดเหตุเฉพาะที่มีในแหล่งกำเนิด
ข้อมูลเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ ในอนาคตเป็นเทคโนโลยีที่ดีกว่าการแก้ไขบรรยากาศกลายเป็นใช้ได้อื่น ๆ
วิธีการอาจพิสูจน์ให้เป็นที่ถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างเช่น เราจัดภาพเส้นทาง 28 แถว 30 จาก 26 สิงหาคม 2534 ซึ่งมีข้อมูลอ้างอิง
จำกัด ( เก้า sdt การวัดทั้งหมด < 1 เมตร ภายในเจ็ดวันนับจากวันที่ภาพ ) บนพื้นฐานของแบบจำลองจาก
ภาพเส้นทาง 28 แถว 29 ในวันเดียวกัน ภาพนี้มี 25 วัด sdt ภายในเจ็ดวันของ
วันที่ภาพการเปรียบเทียบแบ่งทะเลสาบจากทับซ้อนพื้นที่ทั้งภาพ ชี้ว่า ข้อตกลงที่ดีมาก
( R2 = โดยดู = 0.48 สวมบท sdt ) หน่วย ) เพื่อผลลัพธ์ที่ดี เราแนะนำให้ใช้ข้อมูลจากทั้งสองหรือภาพทั้งหมด
ในเส้นทางที่จะเพิ่มจำนวนของการสังเกตและช่วงของข้อมูลที่ใช้ปรับแต่งภาพ
นอกจากนี้เรายังทำการทดลองโดยใช้ฉากที่อยู่ติดกัน จากเส้นทางที่แตกต่างกันและเวลาที่จะปรับเป็นภาพ
ภาพ ภาพแรก ( แถวเส้นทาง 28 28 ( ตะวันออก ) ตั้งแต่วันที่ 7 สิงหาคม 2533 ) วัดได้ 140 sdt ภายใน 7 วัน
วันพอดี แบบจำลองการถดถอยสำหรับ LN ( sdt ) เมื่อเทียบกับข้อมูลจากสเปกตรัมของฉากนี้มี
R2 = 0.81 และดู = 0.31 .ฉากที่อยู่ติดกัน ( เส้นทาง 29 แถว 28 ( ตะวันตก ) จาก 17 สิงหาคม 2534 ) ได้ 57 SD
วัดภายในเจ็ดวันของดาวเทียม สะพานลอย วันที่ แบบจำลองการถดถอยสำหรับ LN ( sdt ) เมื่อเทียบกับดาวเทียม
สเปกตรัมของข้อมูลสำหรับฉากนี้มี R2 = 0.81 และดู = 0.29 . สำหรับการทดลองที่เราใช้ landsatinferred
คุณค่าของ ln ( sdt ) จากภาพ " ตะวันออก " เป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับซ้อนทะเลสาบของ " ตะวันตก " ภาพนี้ให้ฉันอ้างอิง
ทะเลสาบและแบบจำลองการถดถอย ( inferred LN ( sdt ) และจากข้อมูลสเปกตรัมของ
) กับ R2 ของ 0.58 และเห็น = 0.50 . เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์ที่เรากัดอ้างอิงทะเลสาบเหล่านั้นสำหรับ
> 100 พิกเซล ซึ่งเคยถูกใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยสเปกตรัม .นี้ลดจำนวน 330 อ้างอิงและทะเลสาบ
จากการวิเคราะห์การถดถอยกับ R2 = 0.67 และเห็น = 0.48 . ความสัมพันธ์หลังถูกใช้เพื่อคำนวณน้ำในทะเลสาบ
ชัดเจนสำหรับ " ตะวันตก " ภาพ การเปรียบเทียบสถิติของผลน้ำชัดเจนจากข้อมูลอ้างอิง sdt
รุ่นติดข้อมูลอ้างอิงฉากแบบ " ตะวันตก " ภาพแสดงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งมากกับ R2 0.95
ดู = 2.25 สวมบท sdt ) หน่วย
ในที่สุดเราพบว่า การใช้ภาพจากเส้นทางเดียวกันและแถว แต่ช่วงเวลาที่แตกต่างกันเพื่อปรับภาพอื่น ๆเป็นไปได้ตราบใดที่บาง
วิธีการของการปรับใช้ ( kloiber et al . , 2002 ) อย่างไรก็ตาม
ผลการคาดการณ์จากวิธีการนี้มีความไม่แน่นอนมากกว่าผู้ที่ได้ใช้ข้อมูลควบคู่พัฒนา
ฉากเฉพาะสมการความสัมพันธ์ ดังนั้นจะดีกว่าที่จะพัฒนาความสัมพันธ์ที่เฉพาะเจาะจงกับฉากควบคู่
ข้อมูลเมื่อใดก็ ตามที่เป็นไปได้ ในอนาคต เป็นบรรยากาศที่ดี การแก้ไขเทคโนโลยีพร้อมวิธีการอื่น ๆอาจพิสูจน์ให้เป็นที่ถูกต้อง

.