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J-GLOBAL ID：201702216807723327   整理番号：17A0755574

空間PM_2 5データ補間のための多様なデータソースの統合【Powered by NICT】

Integration of Diverse Data Sources for Spatial PM2.5 Data Interpolation

著者 (5件)： Tang Mengfan (Department of Computer Science, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Wu Xiao (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Agrawal Pranav (Department of Computer Science, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Pongpaichet Siripen (Department of Computer Science, University of California, Irvine, CA, USA) ,  Jain Ramesh (Department of Computer Science, University of California, Irvine, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 2  ページ： 408-417  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  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： 異種地理空間センサからの不均一データ融合は,マルチメディアでますます注目を集めている。残念なことに,環境センサは通常まばらと優先的に位置し,地理的地域の状況認識を制限し,得られた推論における不確実性をもたらした。空間補間はデータスパース性の問題,関連データ源の利用可能性を必要とすることを解決する有効な方法である。しかし,これらのデータ源は,通常,異なる解像度,分布,スケール,と密度,データ統合における主要な挑戦を提起した。この問題を解決するために,多様なデータ源を組み込むと多重分解能で空間的プロセスを明示的にモデル化する新しい空間内挿フレームワークを提案した。スペクトル解析は,多重空間分解能で特徴を生成し,観測されていない場所での補間精度を改善するために展開した。空間Gauss過程に基づく統計演算子を実装し,統合された地理空間状況認識システム,センサから導出した不均一空間-時間データストリームを解析できるに入れた。提案したフレームワークの有効性と効率性を検証するために,このフレームワークはPM_2 5大気汚染応用に適用した。アメリカ,カリフォルニアで行った実験は,提案した方法が最新の手法よりも優れていることを実証した。Copyright 2017 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： データ融合 ,  空間分解能 ,  *内挿法 ,  モデリング ,  マルチメディア ,  Gauss過程 ,  地理学 ,  スペクトル解析 ,  センサ ,  多重化 ,  不確実性
準シソーラス用語： データストリーム ,  多重解像度 ,  スパース性 ,  状況認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 補間 ,  ソース ,  統合