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J-GLOBAL ID：202102217290230928   整理番号：21A2568284

RGBデータと人工ニューラルネットワークを用いたマルチスペクトル岩石露頭画像の空間分解能の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Spatial Resolution of Multispectral Rock Outcrop Images Using RGB Data and Artificial Neural Networks

著者 (10件)： Junior Ademir Marques (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Souza Eniuce Menezes de (Department of Statistics, State University of Maringa, Maringa PR 87020-900, Brazil) ,  Mueller Marianne (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Brum Diego (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Zanotta Daniel Capella (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Horota Rafael Kenji (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Kupssinskue Lucas Silveira (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Veronez Mauricio Roberto (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Gonzaga Luiz, Jr. (Vizlab|X-Reality and Geoinformatics Lab, Graduate Programme in Applied Computing, Unisinos University, Sao Leopoldo RS 93022-750, Brazil) ,  Cazarin Caroline Lessio (CENPES-PETROBRAS - Centro de Pesquisas Leopoldo Americo Miguez de Mello, Rio de Janeiro RJ 21941-598, Brazil)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 12  ページ： 3559  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチスペクトル及びハイパースペクトルセンサによって提供されたスペクトル情報はリモートセンシング研究に大きな影響を持ち,石油貯留層のより良い理解に寄与する炭酸塩露頭の同定を深める。通常利用可能なデータを持つLandsatシリーズのような衛星搭載衛星は,通常,サブ軌道センサが持つ空間分解能を欠いている。データ融合を通して空間分解能を改善するために多くの技術が開発されている。しかし,それらの大部分は応用と規模に関して重大な制限がある。最近,スーパーソリューション(SR)畳込みニューラルネットワークが,有望な結果によってテストされた。しかし,それらは訓練のために大きなデータセット,より多くの時間と計算力を必要とする。これらの限界を克服するために,本研究は,入力としてGoogle地球からの単一空間高解像度RGB画像のピクセルカーネルを使用する修正人工ニューラルネットワークを用いて,Landsat衛星データベースからのマルチスペクトルバンドの空間分解能を増加させることを目指した。この方法論を,ランドサット8の特定の地域と同様に屋内画像の一般的データセットで検証した。検証が元のサイズの画像のグランドトルースを用いた訓練のために,異なるダウンサイズのスケール入力を用いて,最近の研究と同等の結果を得た。検証した方法で,著者らは,炭酸化露頭地域のGoogle地球からのRGB画像に基づく高空間分解能スペクトルバンドを作成し,次に,より高い空間分解能データセットの利点を利用する土壌スペクトル応答に従って適切に分類した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  地球 ,  *ニューラルネットワーク ,  *岩石 ,  *スペクトル ,  画素 ,  リモートセンシング ,  *露頭 ,  高分解能 ,  スペクトルバンド ,  LANDSAT ,  データ融合
準シソーラス用語： *多重スペクトル ,  衛星搭載 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： Landsat ,  高分解能 ,  予測 ,  マルチスペクトル ,  人工ニューラルネットワーク ,  超解像 ,  分類 ,  CAVE

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (66件)：

• Khan, S.D.; Okyay, Ü.; Ahmad, L.; Shah, M.T. Characterization of gold mineralization in northern Pakistan using imaging spectroscopy. Photogramm. Eng. Remote Sens. 2018, 84, 425-434.
• Rajan Girija, R.; Mayappan, S. Mapping of mineral resources and lithological units: A review of remote sensing techniques. Int. J. Image Data Fusion 2019, 10, 79-106.
• Scafutto, R.D.M.; de Souza Filho, C.R.; de Oliveira, W.J. Hyperspectral remote sensing detection of petroleum hydrocarbons in mixtures with mineral substrates: Implications for onshore exploration and monitoring. ISPRS J. Photogramm. Remote. Sens. 2017, 128, 146-157.
• Asadzadeh, S.; Roberto, C.; Filho, S. A review on spectral processing methods for geological remote sensing. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2016, 47, 69-90.
• De Linaje, V.A.; Khan, S.D.; Bhattacharya, J. Study of carbonate concretions using imaging spectroscopy in the Frontier Formation, Wyoming. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： RGBデータ ,  人工ニューラルネットワーク ,  マルチスペクトル ,  岩石 ,  露頭 ,  空間分解能