| 第1章 地球環境データと衛星リモートセンシング |
| 1.1 地球観測衛星 1 |
| 1.2 衛星リモートセンシングの原理 4 |
| 1.2.1 電磁波の特性と物質との相互作用 4 |
| 1.2.2 衛星からの観測と放射伝達 12 |
| 1.2.3 観測器 14 |
| 1.2.4 人工衛星の軌道 18 |
| 1.2.5 物体識別と物理特性の導出 21 |
| 1.3 データの解析 25 |
| 1.3.1 地球観測データのレベル(product level)区分 25 |
| 1.3.2 レベル0→1への変換 26 |
| 1.3.3 レベル1→2への変換 27 |
| 1.4 地球環境衛星データの利用例 27 |
| 参考文献 37 |
| 第2章 Landsatデータ |
| 2.1 Landsat概説 41 |
| 2.2 解析用データの準備と数理モデル 45 |
| 2.2.1 精密幾何補正と回帰モデル 45 |
| 2.2.2 ノイズの低減とフィルタリング 55 |
| 2.3 データ解析 63 |
| 2.3.1 土地被覆の判別とクラスタリング 63 |
| 2.3.2 土地被覆分類の評価 75 |
| 2.3.3 マルチセンサデータの融合 77 |
| 2.4 衛星情報の正確な利用 83 |
| 2.4.1 衛星データと物理量 85 |
| 2.4.2 放射量補正 87 |
| 2.4.3 Landsatデータと地理情報システムの利用 89 |
| 2.5 衛星データのサイエンス 92 |
| 2.5.1 データ解析への課題と解析ソフト 92 |
| 2.5.2 データサイエンスの視点 95 |
| 参考文献 98 |
| 第3章 ADEOS/ILASデータ |
| 3.1 ADEOS/ILASの概要 103 |
| 3.2 大気分光計測の原理とそのデータサイエンス側面 107 |
| 3.2.1 放射伝達の基本原理 107 |
| 3.2.2 吸収スペクトル(absorption spectrum)とVoigt分布(Voigt distribution) 108 |
| 3.2.3 衛星による大気計測 112 |
| 3.3 ILASのデータ処理と誤差解析 116 |
| 3.3.1 データのレベルとデータ処理の流れの概略 116 |
| 3.3.2 事前処理とレベル0→1処理 117 |
| 3.3.3 ILASプロダクトの誤差解析と検証 128 |
| 3.4 まとめ 135 |
| 参考文献 136 |
| 第4章 TRMMデータ |
| 4.1 TRMMの概要 139 |
| 4.1.1 地球規模の気候と熱帯降雨 139 |
| 4.1.2 TRMM衛星のあらまし 141 |
| 4.1.3 TRMMによる降雨量の推定とサンプリング誤差 144 |
| 4.1.4 TRMM搭載センサとその観測目標 145 |
| 4.1.5 データのレベルとその性質 150 |
| 4.2 降雨量の推定:物理的方法 153 |
| 4.3 降雨量の推定:統計的方法 161 |
| 4.3.1 しきい値法 161 |
| 4.3.2 経験的最適しきい値 161 |
| 4.3.3 理論的最適しきい値 168 |
| 4.3.4 分散・1次積モーメント・共分散の推定 175 |
| 4.3.5 多重しきい値法と最小カイ2乗法 178 |
| 4.3.6 マーク付き点過程による接近 181 |
| 4.4 TRMMデータの検証 188 |
| 4.4.1 推定降雨のリトリーバル誤差 189 |
| 4.4.2 サンプリング誤差 202 |
| 4.5 しきい値法による月降水量の推定 205 |
| 4.6 データサイエンスの視点 214 |
| 参考文献 218 |
| あとがき 223 |
| 索引 225 |
