文献

J-GLOBAL ID：201302271642081819   整理番号：13A0912961

湖沼の全燐のハイパースペクトル逆問題での地球統計学アルゴリズム設計

Geostatistics algorithm design on hyperspectral inversion of total phosphorus of lake

著者 (6件)： Pan Banglong (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics, Chinese Acad. of Sciences, Hefei) ,  Yi Weining (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics, Chinese Acad. of Sciences, Hefei) ,  Wang Xianhua (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics, Chinese Acad. of Sciences, Hefei) ,  Qin Huiping (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics, Chinese Acad. of Sciences, Hefei) ,  Wang Jiacheng (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics, Chinese Acad. of Sciences, Hefei) ,  Qiao Yanli (Anhui Inst. of Optics and Fine Mechanics, Chinese Acad. of Sciences, Hefei)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 41  号： 5  ページ： 1255-1260  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  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： ハイパースペクトルリモートセンシングは,多様な応用,特に内陸湖沼の様々な栄養パラメータのモニタにおいて魅力的である。しかし,内陸湖沼の光学的性質の時空間変動のために,水面のハイパースペクトル特性情報を効率的に利用して,データ冗長度を低減し,水品質パラメータの高精度な回復モデルの開発が非常に重要であった。本論文では,一事例としてChao湖沼を利用して,全燐(TP)ハイパースペクトル回復モデルをco-Kriging GAで構築し,HJ-1A人工衛星HSIハイパースペクトルリモートセンシングデータからTP濃度を回復した。この新しい方法は,遺伝的アルゴリズムと地球統計学を結合したものであった。実験結果から,従来型遺伝的アルゴリズムと比較して,co-Kriging GAのME,RMSEは128.2%,53%増大することが判明した。この値と測定TPのフィットネスにより,モデリング試験の相関係数R2が0.85,0.77となった。最後に,このモデルを効率よく適用して,HJ-1A人工衛星画像を処理し,TP濃度の空間分布マップを発生させた。回復の結果から,従来型遺伝的アルゴリズムの目的関数を最適設計することで,局所推定値の性能が最高になることが判明した。回復精度が改良された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  *リモートセンシング ,  統計学 ,  光学的性質 ,  モデリング ,  アルゴリズム ,  *逆問題 ,  *リン ,  空間分布 ,  *湖沼 ,  *画像分析
準シソーラス用語： アルゴリズム設計 ,  ハイパースペクトル ,  時空間変動 ,  全リン ,  地球統計学 ,  分布マップ

分類 (3件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  湖沼汚濁  (SB02030Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 湖沼 ,  全燐 ,  ハイパースペクトル ,  逆問題 ,  地球統計学 ,  アルゴリズム設計