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J-GLOBAL ID：201602220000469608   整理番号：16A1352734

マルチスペクトルおよびパンクロデータセット間の時間的及び機器的変化に対するパンシャープニング法の感度【Powered by NICT】

Sensitivity of Pansharpening Methods to Temporal and Instrumental Changes Between Multispectral and Panchromatic Data Sets

著者 (6件)： Aiazzi Bruno (Institute of Applied Physics, National Research Council, Sesto Fiorentino, Italy) ,  Alparone Luciano (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy) ,  Baronti Stefano (Institute of Applied Physics, National Research Council, Sesto Fiorentino, Italy) ,  Carla Roberto (Institute of Applied Physics, National Research Council, Sesto Fiorentino, Italy) ,  Garzelli Andrea (Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena, Siena, Italy) ,  Santurri Leonardo (Institute of Applied Physics, National Research Council, Sesto Fiorentino, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 1  ページ： 308-319  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 本研究では,著者らは二種類の主なクラスパンシャープニング法の挙動を調べる:成分置換(CS)またはスペクトル法と多重解像度解析(MRA)または空間法に基づく,多重スペクトル(MS)および全整色(Pan)データセット間の時間的および/または機器不整合,すなわち,MS及びPanは同時におよび/または同じプラットフォームから得られた併用しない場合の存在。CSとMRAパンシャープニングの数学的定式化とPanとMSチャネル間のスペクトルモデル,MSおよび空間的に分解したPanの間の多変量線形回帰により推定から出発して,両CSとMRA法は,スペクトル不整合の事例における幾何学的鮮鋭度を失うかもしれないことを証明したが,空間的方法はPan画像取得日または装置にかかわらず元のMSデータセットのスペクトル多様性を保持していた。逆に,スペクトル法もMS及びPan間のスペクトル整合,多変量回帰の決定係数による測定の成功と逆に関連することを元のMSデータセットにスペクトル忠実度の損失に悩まされている。GeoEye-1およびQuickBirdデータセットを利用した実験装置の妥当性と提案された理論モデルの固有の限界を示した。目標用途に依存して,1クラスの方法が他より好ましいかもしれない:最初のMSデータセットにパンシャープした生成物のスペクトル忠実度が重要である場合,スペクトル法は避けるべきであると,空間的方法が望ましいと考えられる。Copyright 2016 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： 定式化 ,  *スペクトル ,  スペクトロスコピー ,  チャネル ,  鮮鋭度 ,  スペクトルモデル ,  不整合 ,  実験装置
準シソーラス用語： 理論モデル ,  QuickBird ,  決定係数 ,  画像入力 ,  多重解像度解析 ,  *多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチスペクトル ,  データセット ,  感度