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J-GLOBAL ID：201702257431252110   整理番号：17A1400226

Sentinel-2を用いた空間と相乗効果からの現在のハイパースペクトル地球観測応用の調査【Powered by NICT】

Survey of current hyperspectral Earth observation applications from space and synergies with Sentinel-2

著者 (4件)： Transon Julie (Earth and Life Institute - Environment, Universite ́ catholique de Louvain, Croix du Sud 2, 1348 Louvain-la-Neuve, Belgium) ,  d’Andrimont Raphael (Earth and Life Institute - Environment, Universite ́ catholique de Louvain, Croix du Sud 2, 1348 Louvain-la-Neuve, Belgium) ,  Maugnard Alexandre (Earth and Life Institute - Environment, Universite ́ catholique de Louvain, Croix du Sud 2, 1348 Louvain-la-Neuve, Belgium) ,  Defourny Pierre (Earth and Life Institute - Environment, Universite ́ catholique de Louvain, Croix du Sud 2, 1348 Louvain-la-Neuve, Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MultiTemp  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 過去10年間で,研究者はハイパースペクトル地球観測リモートセンシング技術,解析と応用の多くを開発した。ハイパースペクトル探索的センサはその可能性を実証したが,衛星リモートセンシングを同時に新時代を迎えている。短再検討期間によるマルチスペクトルセンサは自由な,開いた,広範囲かつ系統的な高分解能可視及び赤外画像を取得した。より具体的には,Sentinel 2センサは高とマルチスペクトル画像の間の障壁の破壊をもたらした。このセンサは多くの狭いバンドのおかげでスパンニング高空間分解能でスペクトルのかなりの範囲への潜在的応用の数を最適化する。この高性能マルチスペクトル装置の最近の放出は,疑問を中空間分解能のハイパースペクトル衛星搭載イメージングの妥当性を必要とすると二種類のデータ間の潜在的相乗効果を示唆した。この懸念を明らかにするために,著者らはSentinel 2文脈におけるハイパースペクトルセンサのための現在および将来の応用を包括的なレビューにより同定することを試みた。本研究はSentinel-2スペクトル範囲をカバーする地球観測(EO)ハイパースペクトルセンサの出版物の解析を介した衛星ハイパースペクトルリモートセンシングにおける20年の研究と応用をレビューしHyperion,TianGong1PRISMA,HYSI,EnMAP,HISUI,ShalomとHyspIRI。より具体的には,本研究は,(i)Sentinel 2に得られない最も有用な波長を同定し,(ii)資産と運転EOのためのハイパースペクトル衛星搭載センサの限界を評価した。Sentinel-2を用いた応用はまだ明らかにし,ハイパースペクトルシステムで作られたいくつかの実証を含んでいる。しかし,中空間分解能とハイパースペクトルセンサの長い再訪問時間,とH yperionの短波長赤外領域での低信号対雑音比はSentinel-2システムと比較してハイパースペクトル応用のための主要な制限として強調した。来るべきハイパースペクトルセンサはこれらの制約を克服する。本研究では,分解能増強技術のための,従ってよりハイパースペクトル利用のパネルでなく,ハイパースペクトルリモートセンシングの有望な将来性を増加させるためのハイパースペクトルとSentinel 2系の適合性を提案した。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： 波長 ,  高分解能 ,  SN比 ,  リモートセンシング ,  空間分解能 ,  赤外線画像 ,  *スペクトル ,  センサ ,  画像処理 ,  最適化
準シソーラス用語： ハイパースペクトルセンサ ,  多重スペクトル ,  マルチスペクトル画像 ,  衛星リモートセンシング ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  測光と光検出器一般  (BD07031F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相乗効果 ,  ハイパースペクトル ,  地球観測 ,  応用 ,  調査