文献

J-GLOBAL ID：201702261189448962   整理番号：17A1250572

テンポスペクトル角度モデルに基づく多時期ランドサット消失データの回復【Powered by NICT】

Multitemporal Landsat Missing Data Recovery Based on Tempo-Spectral Angle Model

著者 (2件)： Gao Guoming (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Gu Yanfeng (School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 7  ページ： 3656-3668  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： 多時期Landsat画像は,リモートセンシング応用において重要な役割を果たしている。残念なことに,雲量およびセンサ固有問題による欠測データがその応用を制限している。ランドサットデータの有用性を改善するために,欠損値を埋めるために提案されているいくつかの回収法。しかし,現在の研究は空間次元に焦点を当て,時間次元におけるデータの連続性を無視している。より重要なことは,多時期画像は,欠損画素を回復するための類似したピクセルを選択する際の単一画像よりポテンシャルが高いと言える。本論文では,多重スペクトルと多重時間情報を利用した併用による欠損画素を回復する,テンポスペクトル角度マッピング(TSAM)はスペクトル次元と時間次元で記述された画素間のテンポスペクトル類似性を測定するために最初に提案した。TSAMによって選択されたピクセルを用いた欠測データを回収するために使用されている多時期置換法。二新しい指数もTSAMの有効性を評価するために提案した。シミュレーションと実際の多時期スキャンライン補正器と雲量Enhanced Thematic Mapper Plus画像を用いて,この充填法の性能を評価した。定量的評価は,提案した方法は欠測値を正確に予測できることを示唆した。回収された結果は,この方法が境界の連続性を保つことができ,欠損の高い割合を持つデータのためのロバストであることを示した。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： 類似性 ,  ロバスト性 ,  多重化 ,  リモートセンシング ,  連続性 ,  *LANDSAT ,  雲量 ,  画素 ,  センサ ,  画像
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  時間情報 ,  多重スペクトル ,  欠測値 ,  *多時期 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： テンポ ,  スペクトル ,  モデル ,  多時期 ,  ランドサット ,  回復