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J-GLOBAL ID：201702239272264947   整理番号：17A1347349

FY-3/MERSIによる融合によるFY-3マイクロ波放射撮像装置の空間分解能の改善【Powered by NICT】

Improving the Spatial Resolution of FY-3 Microwave Radiation Imager via Fusion With FY-3/MERSI

著者 (5件)： Song Huihui (Jiangsu Key Laboratory of Big Data Analysis Technology, Jiangsu Collaborative Innovation Center on Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Wang Guojie (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Cao Anjie (Shanghai Institute of Satellite Engineering, Shanghai, China) ,  Liu Qingshan (Jiangsu Key Laboratory of Big Data Analysis Technology, Jiangsu Collaborative Innovation Center on Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Huang Bo (Chinese University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 7  ページ： 3055-3063  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： FY-3中分解能撮像装置(MERSI)データとの融合によるFeng Yun-3(FY 3)マイクロ波放射イメージャ(MWRI)データの空間分解能を改善するための有効なアプローチを提案した。同じ衛星FY-3に搭載された位置,雲透過能力と高空間分解能のような,MWRIとMERSIの相補的性質はMWRIデータの応用を拡張したメソスケールあるいはマイクロスケール)を検討した。この目的のために,著者らはMERSIとMWRIからの空間情報とスペクトル情報を組み合わせてMWRIデータの空間分解能を改善し,それぞれに努力。提案した融合法は二段階を含んでいる。第一段階では,MERSIとMWRI画像は,スペクトル辞書ペアを学習による共同スペクトル非混合,MERSIからの空間情報は,スパース符号化によるMWRIへ移動し,空間分解能増強MWRI画像が得られた。第二段階では,空間分解能増強MWRI画像のスペクトル情報は導波フィルタリングを介して増強された。MERSI画像の両方で雲と雲汚染例のための統一された融合フレームワークを形成するために,雲,雲のない場合に得られた低および高空間分解能のMWRI画像対からの空間辞書ペアを学習するにおける学習に基づく単一画像超解像法を活用することを提案した。著者らの知る限り,提案した方法は,マイクロ波放射測定画像の空間分解能向上のための最初の融合ベースの一つである。最後に,提案した融合フレームワークの性能を評価するために,筆者らは両方の雲と雲の場合に評価するための三MERSI MWRI画像対を選択した。視覚比較と定量的評価の両方がMERSIの空間情報とMWRIのスペクトル情報を保存するために提案した融合法の有効性を検証した。光学データに頼るしないことを最新の方法との比較は,実験結果でより良好な全体的な測定と提案した方法の優位性を示した。Copyright 2017 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： *空間分解能 ,  視覚 ,  *分解能 ,  *撮像装置 ,  フィルタリング ,  スペクトル ,  超解像 ,  中規模 ,  画像
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  スパースコーディング ,  空間情報 ,  マイクロスケール ,  高空間分解能 ,  *マイクロ波放射 , 【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 (4件)： 融合 ,  マイクロ波放射 ,  撮像装置 ,  空間分解能