文献

J-GLOBAL ID：201602241057610852   整理番号：16A0631709

浅い河川測深と濁度推定のためのLiDAR Orthowaveformsとハイパースペクトル画像の融合【Powered by NICT】

Fusion of LiDAR Orthowaveforms and Hyperspectral Imagery for Shallow River Bathymetry and Turbidity Estimation

著者 (5件)： Pan Zhigang (Geosensing System Engineering and Science Program, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Glennie Craig L. (Geosensing System Engineering and Science Program, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Fernandez-Diaz Juan Carlos (Geosensing System Engineering and Science Program, University of Houston, Houston, TX, USA) ,  Legleiter Carl J. (Department of Geography, University of Wyoming, Laramie, WY, USA) ,  Overstreet Brandon (Department of Geography, University of Wyoming, Laramie, WY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 54  号： 7  ページ： 4165-4177  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： orthowaveformsを生成し,ノンパラメトリックサポートベクトル回帰(SVR)法を用いた浅水測深と濁度を推定するためにそれらを使用するvoxelize測深全波形LiDAR(Light Detection and Ranging)へのアプローチを提案した。二種類の浅い河川は濁水に明らかから調べた;ハイパースペクトル画像と伝統的な全波形LiDAR処理も提案orthowaveform戦略と比較するためのベースラインとして調べた。orthowaveformは両シナリオの水深と有意な相関を示し,より濁った水の水深推定のためのハイパースペクトル画像よりも優れていた。orthowaveformsは浄水における測深推定のための全波形LiDAR点観測と類似の性能を示し,濁水の全波形処理の測深性能より優れていた。orthowaveformsも濁水における水の濁度を予測するためのハイパースペクトル画像と類似の性能を示し,二乗平均平方根誤差(RMSE)1.32NTUであった。ハイパースペクトル画像とorthowaveforms両方の融合についても研究し,それぞれのデータ集合だけを用いてより優れた性能が得られた。融合データセットは,それぞれ,10と21cmとRMSE1.16NTUの濁度のRMSEで透明及び混濁した水の深さを推定することができた。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： *混濁度 ,  濁水 ,  基準線 ,  河川 ,  ノンパラメトリック法 ,  水深 ,  *測深
準シソーラス用語： データセット ,  サポートベクトル回帰 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 河川 ,  測深 ,  濁度 ,  推定 ,  LIDAR ,  ハイパースペクトル画像 ,  融合