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J-GLOBAL ID：201302288478326988   整理番号：13A0555317

線形混合/非線形変動モデルに基づいたハイパースペクトルデータの非線形不混合

Nonlinear Unmixing of Hyperspectral Data Based on a Linear-Mixture/Nonlinear-Fluctuation Model

著者 (3件)： CHEN Jie (Univ. Technol. Troyes, FRA) ,  RICHARD Cedric (Univ. Nice Sophia-Antipolis, FRA) ,  HONEINE Paul (Univ. Technol. Troyes, FRA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 61  号： 1/4  ページ： 480-492  発行年： 2013年01月01日 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： ハイパースペクトル画像は,継続的に成長しているリモートセンシング分野である。ハイパースペクトルデータは,高スペクトル解像度と相まって,広いスペクトルレンジを提供できる。スペクトル不混合は,リモートセンシングしたハイパースペクトルデータを解析するために重要な問題である。これは,各々の混合画素を純粋なエンドメンバースペクトルに分解することを含んでいる。再生したカーネルのHilbert空間に定義された付加的な非線形変動を用いて,混合メカニズムがエンドメンバースペクトルの線形混合により説明できるという,仮定に依存した新カーネルに基づいたパラダイムを考案した。これらのモデルは,明確な物理的補間をもっており,エンドメンバーの複雑なインタラクションを考慮に入れることができた。

シソーラス用語： 統計的線形モデル ,  変動 ,  *スペクトル画像 ,  *リモートセンシング ,  スペクトル ,  画素 ,  Hilbert空間
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  混合画素 ,  *線形混合モデル

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 線形 ,  非線形 ,  モデル ,  ハイパースペクトルデータ