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J-GLOBAL ID：201802238159325700   整理番号：18A1621012

サポートベクトル回帰法を用いたXバンド海洋レーダ画像からの風速推定【JST・京大機械翻訳】

Wind Speed Estimation From X-Band Marine Radar Images Using Support Vector Regression Method

著者 (3件)： Chen Xinwei (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University of Newfoundland, St. John’s, NL, Canada) ,  Huang Weimin (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University of Newfoundland, St. John’s, NL, Canada) ,  Yao Guowei (Department of Electronic Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 9  ページ： 1312-1316  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： Xバンド海洋レーダ画像から風速を推定するためのサポートベクトル回帰(SVR)ベースの方法を提案した。レーダ画像のヒストグラムパターンの風速と降雨条件への依存性を最初に観測した。次に,ヒストグラムのビン値に基づく特徴ベクトルを抽出し,SVRアルゴリズムを用いて訓練した。カナダの東海岸の海上試験におけるいくつかの期間から収集したレーダ画像と風速計データをモデル訓練と試験に用いた。実験結果は,アンサンブル経験的モード分解ベースの方法と比較して,風速推定の精度が,降雨のない画像に対して約0.14m/sの減少,および根の平均二乗誤差における降雨汚染画像に対して0.11m/sで改善されることを示した。さらに,提案した方法は計算時間を大幅に短縮することにより高い効率を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降雨 ,  カナダ ,  *レーダ画像 ,  *画像 ,  *風速 ,  風速計 ,  アルゴリズム ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  アンサンブル経験的モード分解 ,  特徴ベクトル ,  *海洋レーダ ,  *Xバンド ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトル回帰 ,  Xバンド ,  海洋 ,  レーダ画像 ,  風速 ,  推定