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J-GLOBAL ID：201802228549292518   整理番号：18A1073203

スペクトル非混合のための存在量マップ参照データの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Abundance Map Reference Data for Spectral Unmixing

著者 (3件)： Williams McKay D. (Chester F. Carlson Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, Rochester, NY 14623, USA) ,  Kerekes John P. (Chester F. Carlson Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, Rochester, NY 14623, USA) ,  Aardt Jan van (Chester F. Carlson Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, Rochester, NY 14623, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 8  ページ： 793  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 参照データ(「グランドトルース」)マップを用いて分類アルゴリズムの精度を評価した。これらの地図は,典型的には,土地被覆クラスの有限数に属する画像の画素または領域を分類するが,サブピクセル存在量推定を含まない。したがって,それらはスペクトル非混合アルゴリズムの性能を直接評価するために十分に詳細ではない。本研究では,航空機搭載リモートセンシングシーンに対する豊富な地図参照データ(AMRD)を効率的に生成し,検証し,適用することを目的とした。この研究のためのシナリオ広いAMRDを,微細スケール画像(例えば10m GSDまたはそれ以上)に対する微細スケール画像(例えば,1m GSD)から空間的に分類または非混合の結果を用いて生成した。これらの方法の精度の検証は,一般的な10m×10mの粗いスケール画像に対して以前に行われ,既知の精度でAMRDをもたらした。本論文の目的は,以前に検証されたAMRDを空中粗スケール画像の特定の例に適用することであり,AMRDの応用には3つの主な部分が含まれている。(1)粗および微細スケール画像の空間アラインメント;(2)粗いスケールの画像特異的AMRDを生成するための微細スケールの存在度の凝集;(3)粗いスケールの非混合量とAMRDの間の比較の実証。空間アラインメントは,著者らの新しい風景-広域スペクトル比較(SWSC)アルゴリズムを使用して実行した。それは単一の微細スケール画素の距離に近づく正確さによって画像を整列した。粗いセンサ点像分布関数(PSF)凝集に対する単純な長方形凝集を比較し,PSFがより低い誤差を戻すことを見出したが,長方形凝集は地上レベルで真のAMRDをより正確に推定した。著者らは,参照データ自身における既知の誤差を調整するいくつかの新しい技術を含む,非混合結果をAMRDと比較するための様々な計量を示した。これらの計量は,すべての3つのシーンにわたるAVIRIS画像の完全に制約された線形非混合が,クラスと画素当たりの平均誤差10.83%を返すことを示した。著者らの参照データ研究は,空中リモートセンシング画像の特定の例にAMRDを効率的に生成し,検証し,適用する実行可能な方法論を実証し,それにより,スペクトル非混合性能の直接定量的評価を可能にした。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  アラインメント ,  線形性 ,  画像 ,  *スペクトル ,  土地被覆 ,  センサ ,  凝集 ,  画素
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 ,  航空機搭載 ,  サブピクセル ,  分類アルゴリズム ,  グランドトゥルース ,  *参照データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 参照データ ,  グランドトルース ,  イメージング分光法 ,  ハイパースペクトル ,  非混合 ,  分類 ,  存在量マップ ,  サブピクセル

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (29件)：

• Eismann, M.T. Hyperspectral Remote Sensing; SPIE Press: Bellingham, WA, USA, 2012.
• Schott, J.R. Remote Sensing; Oxford University Press: Oxford, UK, 2007.
• Swayze, G.; Clark, R.N.; Kruse, F.; Sutley, S.; Gallagher, A. Ground-Truthing AVIRIS Mineral Mapping at Cuprite, Nevada. In Proceedings of the Third Annual JPL Airborne Geoscience Workshop, Pasadena, CA, USA, 1-2 June 1992; Volume 1, pp. 47-49.
• Baumgardner, M.F.; Biehl, L.L.; Landgrebe, D.A. 220 Band AVIRIS Hyperspectral Image Data Set: June 12, 1992 Indian Pine Test Site 3; Purdue University: West Lafayette, IN, US, 2015.
• Hyperspectral Remote Sensing Scenes. Available online: http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php?title=Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes (accessed on 17 November 2016).

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトル ,  マップ ,  参照データ ,  応用