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J-GLOBAL ID：202002260195948904   整理番号：20A2510268

マイクロ波および赤外線リモートセンシング測定からのパラメータ情報を強化するための変換アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A transformative approach to enhance the parameter information from microwave and infrared remote sensing measurements

著者 (1件)： Koner Prabhat K. (Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park, MD, USA)
資料名： Big Earth Data  (Big Earth Data)
巻： 4  号： 3  ページ： 322-347  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5787A  ISSN： 2574-5417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ABSTRACT:観察科学において,データは科学的モデルの基礎である。衛星導出パラメータは地球科学モデルのデータとして役立つ。データがあいまいであるならば,科学の構築は不正確である。リモートセンシング ビッグデータ’は地球科学の myを止めるための豊富な情報を提供する。リモートセンシング測定からのパラメータ推定は極めて不良であり,逆法はパラメータ情報を抽出する際に重要な役割を果たす。本論文では,衛星検索アプリケーションにおける主な確率的逆法を,思考の異なる学校から批判的に調べ,いくつかの基本的欠陥を明らかにし,例えば,誤差を明確な情報として扱った。これらの方法の主な欠点は,先験的情報への高い信頼性と,衛星検索をin situ測定に結合させることである。基本的に異なる変換アプローチを代替として探索した。リモートセンシング測定からの地球物理学的パラメータ値の合理的,信頼性および反復可能な決定は,全最小二乗ベースの決定論的逆法を用いて可能である。それは,物理モデルベースのデータ駆動最適化であり,そこでは,Jacobiと残差の拡張関数の特異ベクトル分解を用いて,ケースバイケースベースでの正則化のための問題自体から誤差量を抽出する。一般的から提案逆法に移動することにより,「情報損失」から「情報損失」への結果のパラダイムシフトを達成した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  最適化 ,  *赤外線 ,  *マイクロ波 ,  信頼性 ,  残差 ,  地球物理学 ,  *リモートセンシング ,  パラメータ推定 ,  正則化
準シソーラス用語： 地球科学 ,  特異ベクトル ,  物理モデル ,  データ駆動 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 赤外 ,  マイクロ波 ,  リモートセンシング ,  放射伝達 ,  逆問題 ,  パラメータ情報

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 (5件)： マイクロ波 ,  赤外線 ,  リモートセンシング ,  パラメータ情報 ,  強化