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J-GLOBAL ID：201602278762937705   整理番号：16A0070902

エーロゾル光学的厚さと水蒸気量の共同検索を用いたハイパースペクトル画像のための大気補正アルゴリズム【Powered by NICT】

An atmospheric correction algorithm for hyperspectral imagery with collaborative retrieval of aerosol optical thickness and water vapor content

著者 (3件)： Dian Yuanyong (Coll. of Horticulture and Forestry, Huazhong Agricultural Univ., Wuhan) ,  Fang Shenghui (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Xu Yongrong (Coll. of Horticulture and Forestry, Huazhong Agricultural Univ., Wuhan)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 27  号： 2  ページ： 22-28  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 大気補正はハイパースペクトル画像による地表面パラメータの量的検索における基本的段階である。ハイパースペクトル画像の豊富なスペクトル情報に基づいて,本論文では,エーロゾル光学的厚さ(AOT)と水蒸気(WV)の共同検索を特徴とハイパースペクトル画像のための新しい大気補正アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムはエーロゾルタイプ,AOTとWVの効果を考慮して,大気パラメーター・地表反射率を検索するための6S(太陽スペクトルにおける衛星信号の第2シミュレーション)放射伝達モデルと組み合わせた反復法を用いる。この新しい方法は,AOTとWVの効果を考慮せずに既存の大気補正アルゴリズムの弱点を克服した。武漢市を覆うハイペリオン超スペクトル画像データは,本論文で提案したアルゴリズムの有効性を検証するために使用し,ENVIとMODISのAOTとWV製品におけるFLAASH(高速ライン--照準器のスペクトルキューブの大気解析)法の結果と比較した。その結果は,すべての入力は,画像データそのものあるいは反転過程における6S放射伝達モデルから得られたものであるため,提案したアルゴリズムは,大気中のエアロゾルと水蒸気の影響を補正するのに優れて,追加パラメータを必要としないことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 地表面 ,  *スペクトル ,  *大気補正 ,  エアロゾル ,  *スペクトル画像 ,  *水蒸気 ,  *アルゴリズム ,  反射率 ,  *水蒸気量
準シソーラス用語： 画像データ ,  MODIS ,  ヒペリオン ,  放射伝達モデル ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *エアロゾル光学的深さ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： エーロゾル光学的厚さ ,  水蒸気量 ,  共同 ,  検索 ,  ハイパースペクトル画像 ,  大気補正 ,  アルゴリズム