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J-GLOBAL ID：201702282489754648   整理番号：17A0195435

定量的リモートセンシングリモートセンシング法の開発動向【JST・京大機械翻訳】

Recent progress in land surface quantitative remote sensing

著者 (12件)： Liang Shunlin (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Cheng Jie (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Jia Kun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Jiang Bo (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Liu Qiang (College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University) ,  Liu Suhong (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Xiao Zhiqiang (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Xie Xianhong (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Yao Yunjun (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Yuan Wenping (State Key Laboratory of Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University) ,  Zhang Xiaotong (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University) ,  Zhao Xiang (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, School of Geography, Beijing Normal University)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 20  号： 5  ページ： 875-898  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0865B  ISSN： 1007-4619  CODEN： YXAUAB  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： 得られたリモートセンシングデータの増加に伴い,定量的リモートセンシングは急速に発展している。本論文では,リモートセンシング法とリモートセンシングデータ生成物の2つの主要な観点から,最近の定量的リモートセンシングの発展についてレビューした。大気-地球環境システムの環境変数はリモートセンシング観測数よりはるかに大きいため、定量的リモートセンシング反転の本質は不良設定問題である。人工神経回路網,サポートベクトル回帰,多変量適応回帰スプライン関数などを含む機械学習法の応用に基づいて,7つの正則化法を重点的に克服した。マルチソースデータ,事前知識,最適化インバージョンの制約,時空間制約,マルチインバージョンアルゴリズム統合,データ同化,およびスケール変換を含む。定量的リモートセンシングの発展のもう一つの顕著な特徴は、データ提供者(例えばデータセンター)が観測したリモートセンシングデータを異なる地球生物物理化学パラメータ製品、すなわちリモートセンシング高度製品に変換し、データ利用者にサービスすることである。北京師範大学リードが開発したGLASS(GLOBAL LAND SURFACE SATELLITE)製品の新進展と全世界の気候データセットの研究開発状況を紹介した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スプライン関数 ,  データセンタ ,  *リモートセンシング ,  最適化 ,  地球 ,  機械学習 ,  高速度 ,  制約条件 ,  正則化 ,  データ同化
準シソーラス用語： データ利用 ,  事前知識 ,  多変量 ,  サポートベクトル回帰 ,  リモートセンシングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： quantitative remote sensing ,  inversion ,  regularization ,  machine learning methods ,  GLASS products ,  climate data records

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 定量 ,  リモートセンシング ,  開発動向