文献

J-GLOBAL ID：201802221801366930   整理番号：18A0866046

ショウジョウバエ-アワビール最適化に基づく航空ハイパースペクトル画像大気補正手法【JST・京大機械翻訳】

Atmospheric Correction of Airborne Hyperspectral Image Based on Fruit Fly-Powell Optimization Algorithm

著者 (5件)： Pan Cencen (中国鉱業大学環境与測絵学院,江蘇 徐州,221116) ,  Yan Qingwu (中国鉱業大学環境与測絵学院,江蘇 徐州,221116) ,  Ding Jianwei (河北省第二測絵院,河北 石家庄,050037) ,  Zhang Qianqian (中国鉱業大学環境与測絵学院,江蘇 徐州,221116) ,  Tan Kun (中国鉱業大学環境与測絵学院,江蘇 徐州,221116)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 38  号： 1  ページ： 224-234  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 航空ハイパースペクトルの大気補正はハイパースペクトル定量インバージョンの基礎であるが、空地同期の比較分析による航空ハイパースペクトル大気補正の研究は少なく、論文は主にHyspexハイパースペクトルリモートセンシングデータの異なる大気校正方法を研究した。現在のいくつかの大気補正方法に基づき、大気校正の新たな方法を提出した:まず、ショウジョウバエ-アワビール最適化アルゴリズムを用いて、スペクトルの性能パラメータ(中心波長と半波高度の偏移量)を反転し、スペクトルの再スケーリングを行った。次に,スペクトル再スケーリングに基づき,MODTRANモデルを用いて,Hyspexハイパースペクトルデータの大気補正を行い,地表反射率データを得た。同時採集した五種類の典型的な地上の地上実測ASDデータを利用して、提案した新方法と既存のいくつかの大気校正方法(快速大気校正、経験線形法大気校正、6S模型に基づく大気校正、FLAASHモデルに基づく大気校正、MODTRANモデルに基づく大気校正)の大気校正結果を比較分析し、決定係数(R2)と二乗平均平方根誤差(RMSE)を用いて、各種の大気校正方法の精度を比較した。結果は,MODTRANモデルの大気補正が,80%以上の決定係数,15%以内の二乗平均平方根誤差,70%以上の二乗平均平方根誤差,および20%の二乗平均平方根誤差,および約20%の二乗平均平方根誤差,および約20%の二乗平均平方根誤差,および,高速大気補正と経験的線形法の較正結果の不安定さを示したものであることを示した。..O...................................................................結論:本文で提案したショウジョウバエ-アワビール最適化アルゴリズムは有効かつ実行可能で、中心波長と半波高度の偏移量を精確に反転でき、その大気校正の精度は既存の多種の大気校正法より優れている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  *大気補正 ,  *ショウジョウバエ ,  *スペクトル ,  反射率 ,  *航空輸送 ,  地表面 ,  *最適化 ,  線形性
準シソーラス用語： 決定係数 ,  ハイパースペクトルデータ ,  最適アルゴリズム ,  比較分析 ,  *ハイパースペクトル ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Spectral recalibration ,  MODTRAN ,  Atmospheric correction ,  Fruit fly-Powell optimization algorithm ,  Hyspex

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： ショウジョウバエ ,  アワ ,  ビール ,  最適化 ,  航空 ,  ハイパースペクトル画像 ,  大気補正 ,  手法