抄録
多波長マイクロ波放射計データから得られる基本的な海洋パラメーターに,海氷の密接度と海氷の分類または海氷の表面の分類がある。これらのパラメーターを求める方法を述べる。一つはブートストラップ(Bootstrap)アルゴリズムである。これは海洋における衛星のフットプリントが海氷または海水面,或いはそれらが混在しているものと仮定するアルゴリズムである。形式的には,海氷の輝度温度は一定と仮定するが,海氷の輝度温度は氷盤の多周波空間における分布に従って変動することを許容するというものである。このアルゴリズムは一般に厚い氷に覆われた海氷域で,海氷の放射率が比較的安定した所では,推定精度で2%から10%程度の結果を得られる。しかし,海氷縁やポリニヤのある海洋域,海氷の上に融解した水溜まりのある領域では海氷面の放射率が著しく変化するので精度は悪くなる。
ニューラル・ネットワークにより教師なしクラスター解析の手法を発展させた結果,一般に付加的な海氷の情報が抽出できた。とくに異なるタイプの海氷や海氷面の分布を求めることができた。この手法はn次元輝度温度の空間で,観測した放射輝度温度の異なったデータ群をクラスター分類することに利用できる。ここでnはチャンネル数を表わす。ニューラル・ネトワークのバックプロパゲーションを用いることによって,大気や表面のある効果を最小にすることができる。
