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J-GLOBAL ID：201802245326306978   整理番号：18A0028436

赤外探測器データからの空間ノイズ感知温度検索【Powered by NICT】

Spatial noise-aware temperature retrieval from infrared sounder data

著者 (4件)： Malmgren-Hansen David (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Laparra Valero (Image Processing Laboratory (IPL), Universitat de Vale`ncia, Spain) ,  Nielsen Allan Aasbjerg (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Camps-Valls Gustau (Image Processing Laboratory (IPL), Universitat de Vale`ncia, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGARSS  ページ： 17-20  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： 本論文では,赤外探測器による大気プロファイルの検索のための組合せ戦略を提示した。手法は空間情報とノイズの程度に応じて次元縮小アプローチを考察した。抽出された特徴は正準線形回帰に入力する。は,次元縮小のための主成分分析(PCA)及び最小ノイズフラクション(MNF)を比較し,抽出された特徴のコンパクト性と情報量を調べた。結果の評価は,多くの空間的および時間的状況をカバーする大きなデータセットで行った。PCAはこれらの目的のために広く使用されているが,本解析は,その代わりにMNFを用いた場合に1件は誤り率の大幅な改善を得ることができることを示した。著者らの解析では,より多くの回帰モデルにおけるスペクトルおよび空間成分を含めると誤り率改善の間の関係を調べ,モデルの複雑さと誤り率の間のトレードオフを明らかにすることを目的とした。Copyright 2018 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： スペクトル ,  主成分分析 ,  コンパクト性 ,  情報量 ,  次元縮小 ,  回帰モデル ,  誤り率 ,  *雑音
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  空間情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 赤外 ,  探測 ,  ノイズ ,  感知温度 ,  検索