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J-GLOBAL ID：201802250963480630   整理番号：18A2040018

巡回降下を用いたSentinel-2鮮鋭化のための低ランク法【JST・京大機械翻訳】

A Low-Rank Method for Sentinel-2 Sharpening Using Cyclic Descent

著者 (2件)： Ulfarsson M. O. (Dept. Electrical Eng., University of Iceland, Reykjavik, Iceland) ,  Dalla Mura M. (GIPSA-Iab, Grenoble Institute of Technology, Grenoble, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 8857-8860  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： 多重分解能光学リモートセンシングシステムは,しばしば帯域間で変化する空間分解能を有する。例は,空間分解能10m,20m,および60mの3つのレベルを持つSentinel-2(S2)配置である。最近,研究者は,低分解能S2バンドを鋭くするために,多重スペクトルデータに固有のスペクトル/空間相関を利用した。本論文では,コスト関数に対する解として鋭化プロセスを定式化する低ランク法を提案した。巡回降下に基づく反復アルゴリズムを開発し,それをS2Sharp-CDと呼ぶ。シミュレーションデータセット上でこの方法を評価し,それを最先端の手法と比較した。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： *スペクトル ,  空間分解能 ,  定式化 ,  周波数帯 ,  費用関数
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  空間相関 ,  多重スペクトル ,  低分解能 ,  光学リモートセンシング ,  多重解像度 ,  *巡回 , 【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 (2件)： 巡回 ,  降下