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J-GLOBAL ID：201602277145427445   整理番号：16A0631724

有理関数モデルを用いた厳密なセンサモデルの回復のためのロバストなアプローチ【Powered by NICT】

Robust Approach for Recovery of Rigorous Sensor Model Using Rational Function Model

著者 (3件)： Huang Wen-chao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Guo (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Li Deren (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 54  号： 7  ページ： 4355-4361  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 厳密なセンサーモデル(RSM)による有理関数モデル(RFM)の置換は広く研究され,多くのタイプのセンサとリモートセンシングの応用を用いて検証した。しかし,RFMからRSMを回収した比較的少ない研究と,いくつかの関連する技術は,特定の環境でのみ適用できる。RFMによって暗示された線の方向情報に基づく衛星の位置,姿勢,および内部標定(IO)素子を得るための新しい線形法を提案した。切除の代わりに,前方交差を用いて位置を解くために,等価体座標系は姿勢とIOの間の強い相関を克服するために導入した。RFMによって暗示された線の方向情報を用いて,画素によるIO画素を計算した。Ziyuan3パンクロマチック天底センサを用いた実験により,この方法が,外部標定とIO元素を回収できることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  *センサ ,  切除術 ,  リモートセンシング ,  画素 ,  *ロバスト性 ,  外部標定 ,  天底 ,  内部標定 ,  *有理関数

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 有理関数 ,  モデル ,  回復 ,  ロバスト