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J-GLOBAL ID：202102261464903225   整理番号：21A0669817

スーパーピクセルに基づく空間および時間適応反射率融合モデル【JST・京大機械翻訳】

Superpixel Based Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model

著者 (4件)： Wang Wei (College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China),Qingdao,Shandong,China,266580) ,  Sun Genyun (Laboratory for Marine Mineral Resources, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology,Qingdao,China,266237) ,  Yao Yanjuan (Satellite Environment Center,Ministry of Environmental Protection of China,Beijing,China,100094) ,  Zhang Aizhu (College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China),Qingdao,Shandong,China,266580)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2308-2311  発行年： 2020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： 現在,リモートセンシング画像は時間的および空間分解能で相互に制限される。単一衛星センサは,高い空間分解能と高い時間分解能の両方を有するリモートセンシング画像を得ることができない。リモートセンシング画像の時空間融合は,この問題を解決する有望な方法である。空間および時間適応反射率融合モデル(STARFM)は,時空間融合のための広く受け入れられている方法である。しかし,STARFMは通常の矩形窓において類似の画素を選択する。この近隣窓は,多くの異なる土地被覆タイプを持ち,類似したピクセルの誤った選択につながる。したがって,S-STARFMによって表示されるスーパーピクセルに基づく新しい空間および時間適応反射率融合モデルを開発した。提案方法において,予測すべき目標画素を,変化画素と不変画素を含む2つのカテゴリーに分割した。次に,スーパーピクセルを用いて,類似画素の選択を改善した。S-STARFMの有効性を検証するために,中分解能撮像分光計(MODIS)とLandsat強化主題マップ(ETM+)データを用いて,高時空分解能画像を生成した。予測画像精度は,提案方法がSTARFMより優れていることを示した。Copyright 2021 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： *反射率 ,  分解能 ,  *画素 ,  センサ ,  有効性 ,  土地被覆 ,  空間分解能 ,  時間分解能
準シソーラス用語： MODIS ,  リモートセンシング画像 ,  MERIS ,  ETM+ , 【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 (5件)： ピクセル ,  適応 ,  反射率 ,  融合 ,  モデル