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J-GLOBAL ID：201702219182895029   整理番号：17A0172645

数学的モルフォロジーフィルタに基づく植生スペクトルのノイズ除去方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Vegetation Spectrum Denoising Method based on Mathematical Morphology Filtering

著者 (3件)： Zhang Xia (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences) ,  Qi Wenchao (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences) ,  Sun Weichao (Institute of Remote Sensing and Digital Earth,Chinese Academy of Sciences)
資料名： Yaogan Jishu Yu Yingyong  (Yaogan Jishu Yu Yingyong)
巻： 31  号： 5  ページ： 846-854,863  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2738A  ISSN： 1004-0323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スペクトルスペクトルは,物体のスペクトルをねじれ,変形し,中心波長をオフセットし,地上物体の情報抽出と地表パラメータ反転の精度に影響を与える。スペクトルフィルタのフィルタリングは,リモートセンシングデータの定量的応用を改善するのに役立つ。数学的モルフォロジーフィルタの原理は単純で,容易に実現するために,植生スペクトルおよび有機化合物スペクトルの研究に応用されている。数学的形態学的フィルタを用いて,地上の実測スペクトルの雑音除去を行い,一方,フィルタリング後のスペクトルを雑音と波形の類似性の直感的解析を行い,一方,植生指数を用いて小麦理化パラメータを定量的に評価した。結果により,従来のSAVITZKY-GOLAYフィルタと比較して,可視-近赤外バンドの範囲内で,数学的モルフォロジースペクトルは,可視-近赤外バンドの固有スペクトル特性を保持し,そして,葉面積指数およびクロロフィルの反転精度は,雑音除去前のそれよりわずかに高かった。主な理由は,測定スペクトルがこのスペクトル領域の雑音にほとんど影響を及ぼさないことである。短波赤外バンドの範囲において,数学的モルフォロジーフィルタは効果的に短波の大規模なノイズを取り除くことができて,ブレードの含水量の反転精度を改良することができた。しかし,従来のSAVITZKY-GOLAYフィルタは,短波赤外線の大規模なノイズを弱めることができた。一般的形態学的植生の後,植生指数と葉含水量の間のR2の最大値は0.5130((噪前)に達し,葉の含水量の値%と実測値の間のR2は0.4221(脱噪前)に達した。RMSEは0.0243(脱噪前)であり,従来のSAVITZKY-GOLAYフィルタよりも優れていた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  含水量 ,  *スペクトル ,  雑音除去 ,  赤外線 ,  *雑音低減 ,  地表面 ,  *フィルタ ,  *モルフォロジー ,  赤外バンド ,  波長 ,  短波 ,  類似性
準シソーラス用語： 植生指標 ,  *数学的モルフォロジー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Hyperspectral remote sensing ,  Spectral denoising ,  Mathematical morphology filtering ,  Physiological and biochemical parameters inversion

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 数学的モルフォロジー ,  植生 ,  スペクトル ,  ノイズ ,  除去方法 ,  研究