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J-GLOBAL ID：201802248944413831   整理番号：18A2038569

高スペクトル変動性を持つ生態系における拡張線形混合モデル【JST・京大機械翻訳】

Extended Linear Mixing Model in an Ecosytem with High Spectral Variability

著者 (5件)： Ibarrola-Ulzurrun Edurne (IOCAG, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC, Parque Cientifico Tecnolo ́gico Marino de Taliarte, Instituto de Oceanografia y Cambio Global, Telde, Las Palmas, Spain) ,  Drumetz Lucas (IMT Atlantique, Lab-STICC, UBL, Brest, France) ,  Chanussot Jocelyn (CNRS, Grenoble Institute of Engineering, GIPSA-Lab, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, France) ,  Gonzalo-Martin Consuelo (Department of Computer Architecture and Technology, Universidad Polite ́cnica de Madrid, Campus de Montegancedo, Boadilla del Monte, Madrid, Spain) ,  Marcello Javier (IOCAG, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, ULPGC, Parque Cientifico Tecnolo ́gico Marino de Taliarte, Instituto de Oceanografia y Cambio Global, Telde, Las Palmas, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 2685-2688  発行年： 2018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： ハイパースペクトル画像(HSI)は,植生マッピングと生態系モニタリングのために,正確なスペクトル非混合を実行する能力のために,生態系保全における重要なツールになった。解決すべき課題は,センサ雑音と地形変化により誘起されるエンドメンバーのスペクトル変動である。このスペクトル変動性は,拡張線形混合モデル(ELMM)により考慮され,これは,各スワースにおける高いスペクトル変動性と放射性変化を有する山岳生態系に適用される。得られた結果は非常に満足でき,合理的な豊度推定とシーン内の変動性の正確な特性化を達成した。ELMMは,スペクトル変動を考慮することにより,HSIにおける混合ピクセルの特性化に関する付加的情報を含む各画素の特徴を研究することを可能にする。さらに,ELMMは純粋な画素の不在と雑音に対してロバストであることが観察された。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： センサ ,  雑音 ,  *生態系 ,  山岳 ,  *スペクトル ,  ロバスト性 ,  キャラクタリゼーション ,  画素
準シソーラス用語： ミクセル ,  地形発達 ,  生態系保全 ,  植生図 ,  ハイパースペクトル画像 ,  一般化線形混合モデル ,  *スペクトル変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトル変動 ,  生態 ,  拡張 ,  線形混合モデル