一時的に密集とは何ですか？
Temporally Dense 一時的に密集 - Increasingly accurate, and spatio-temporally dense, measurements of Earth surface movements enable us to identify multiple deformation patterns and highlight the need to properly characterize the related source processes. [1] SWAMPS is the most temporally dense, long-term record of global surface water dynamics publicly available today. [2] The analysis uses a temporally dense and spatially overlapping set of data acquired by the Uninhabited Aerial Vehicle SAR (UAVSAR) sensor in 2009–2015. [3] In this study, we propose a rigorous framework for the integration of air pollutant concentration data coming from the ground-based stations, which are spatially sparse but temporally dense, and mobile sensors, which are spatially dense but temporally sparse. [4]地球表面の動きの測定により、ますます正確になり、時空間密度が高い測定により、複数の変形パターンを特定し、関連するソースプロセスを適切に特徴付ける必要性を強調することができます。 [1] SAMPS は、現在公開されている世界の地表水のダイナミクスの最も時間的に密な長期記録です。 [2] この分析では、2009 ～ 2015 年に無人航空機 SAR (UAVSAR) センサーによって取得された、時間的に密で空間的に重複する一連のデータを使用します。 [3] この研究では、空間的にまばらだが時間的に密な地上ステーションと、空間的に密だが時間的にまばらなモバイルセンサーからの大気汚染物質濃度データを統合するための厳密なフレームワークを提案します。 [4]
temporally dense time
The recent proliferation of constellations of recurrent satellites enables the constitution of temporally dense times series of registered images. [1] The analyses are based on long temporal baselines (365–1090 days) and temporally dense time series constructed with short temporal baselines (12–24 days). [2] Access to temporally dense time series such as data from the Landsat and Sentinel-2 missions has lead to an increase in methods which aim to monitor land cover change on a per-acquisition rather than a yearly basis. [3] This review presents an overview of validation approaches concerning temporally dense time-series of land surface geo-information products that cover the continental to global scale. [4]最近の再発衛星の座化の急増により、時間的に密集した時間系列の登録画像の構成が可能となる。 [1] 分析は、長い時間ベースライン (365 ～ 1090 日) と、短い時間ベースライン (12 ～ 24 日) で構築された時間的に密な時系列に基づいています。 [2] Landsat や Sentinel-2 ミッションからのデータなど、時間的に密な時系列へのアクセスは、土地被覆の変化を年単位ではなく取得ごとに監視することを目的とした方法の増加につながりました。 [3] このレビューでは、大陸から地球規模までをカバーする地表地理情報プロダクトの時間的に密な時系列に関する検証アプローチの概要を示します。 [4]
temporally dense datum
This sensing-planning scheme based on spatially sparse yet temporally dense data can ensure a fast response to events, which yields smooth driving in busy traffic flow. [1] In the future, UAV crop growth and NDVI monitoring could be improved through temporally dense data acquisition, increasing the number of ground samples and their geometric coincidence with the grids in UAV images, removal of weather effects, and other systematic errors caused from image quality and grid size. [2]空間的に疎になるのに基づくこの検知計画方式は、データに対する迅速な応答を確実にすることができ、これはビジートラフィックフローでスムーズな運転をもたらします。 [1] 将来的には、UAV 作物の成長と NDVI モニタリングは、時間的に高密度のデータ取得、地上サンプルの数と UAV 画像のグリッドとの幾何学的一致の増加、天候の影響の除去、および画像品質とグリッドサイズ。 [2]
temporally dense oco
Overall, even with the availability of spatiotemporally dense OCO-2 data, noticeable residual differences (up to ∼20 %–30 % globally and 50 % regionally) in posterior NEE flux estimates remain that were caused by the choice of prior model flux values and the specification of prior flux uncertainties. [1] Overall, even with the availability of spatiotemporally dense OCO-2 data, noticeable residual differences (up to ∼ 20 %– 30 % globally and 50 % regionally) in posterior NEE flux esPublished by Copernicus Publications on behalf of the European Geosciences Union. [2]全体として、 時空間的に高密度の OCO-2 データの可用性、顕著な残差 違い (世界で最大 20 %–30 %、地域で 50 %) 事後 NEE フラックスの推定値は、の選択によって引き起こされたままです 以前のモデルのフラックス値と以前のフラックスの不確実性の仕様。 [1] 全体として、時空間的に高密度の OCO-2 データが利用可能であっても、欧州地球科学連合に代わって Copernicus Publications によって発行された事後 NEE フラックスの顕著な残差 (世界で最大 20% ～ 30%、地域で 50%) があります。 [2]