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J-GLOBAL ID：201902231290065613   整理番号：19A2112276

縮小ランク法を用いたSentinel-2鮮鋭化【JST・京大機械翻訳】

Sentinel-2 Sharpening Using a Reduced-Rank Method

著者 (4件)： Ulfarsson Magnus O. (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, Reykjavik, Iceland) ,  Palsson Frosti (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, Reykjavik, Iceland) ,  Dalla Mura Mauro (Grenoble Images Speech Signals and Automatics Laboratory (GIPSA-Lab), Grenoble Institute of Technology, Grenoble, France) ,  Sveinsson Johannes R. (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, Reykjavik, Iceland)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 57  号： 9  ページ： 6408-6420  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 最近,Sentinel-2(S2)衛星配置が地球環境のマッピングと監視のために展開された。S2プラットフォームに搭載されたセンサによって取得された画像は,10,20,および60mの空間分解能の3つのレベルを持っている。多くのリモートセンシング応用において,最も高い空間分解能(すなわち,S2に対する10m)における画像の利用可能性がしばしば望ましい。これはデータ融合により合成高分解能画像を生成することにより達成できる。この目的のために,研究者は,より低い分解能S2バンドを10mまで鋭くするために,多重スペクトルデータに固有のスペクトル/空間相関を利用する技術を提案した。本論文では,逆問題に対する解として鋭化過程を定式化する新しい方法を提案した。一般化交差検証とBayes最適化に基づく,S2Sharpと呼ばれる周期的降下アルゴリズムと関連する同調パラメータ選択アルゴリズムを開発した。同調パラメータ選択法をシミュレーションデータセットで評価した。S2Sharpの有効性を,シミュレーションと実データセットの両方を用いた最先端の方法との比較により実験的に評価した。Copyright 2019 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 ,  リモートセンシング ,  空間分解能 ,  同調 ,  シミュレーション ,  センサ ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  有効性 ,  データ融合 ,  定式化 ,  最適化 ,  分解能 ,  逆問題 ,  パラメータ選択 ,  改変

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (1件)： 縮小