文献

J-GLOBAL ID：202102292231707130   整理番号：21A0670563

深層学習アルゴリズムを用いたLandsat8 Oliデータのためのエアロゾル反転【JST・京大機械翻訳】

Aerosol Inversion for Landsat 8 Oli Data Using Deep Learning Algorithm

著者 (3件)： Jia Chen (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology,Qingdao,China) ,  Sun Lin (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology,Qingdao,China) ,  Wang Yongji (Geomatics College, Shandong University of Science and Technology,Qingdao,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 5521-5524  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： 放射伝達方程式に基づく従来のエアロゾル反転法の不良条件問題を解決するために,Landsat8OLIデータのための深層学習を用いたエアロゾル反転法をこの論文で提案した。エアロゾル反転モデルを,サンプルデータセットを構築し,深層学習ネットワークを訓練することによって発生させた。次に,モデルを使用し,世界中のいくつかの典型的地域におけるエアロゾル反転実験を実施し,AERONETデータを選択して,反転の精度を検証した。実験と検証は,この方式が,異なる根底にある表面タイプのために連続的で安定したエアロゾル分布を達成することができて,エアロゾル逆転は,非常に正確で信頼できることを示した。この方法は,定量的エアロゾルリモートセンシングと大気汚染モニタリングにおいて非常に重要である。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： *エアロゾル ,  ネットワーク ,  汚染監視 ,  深層 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： AERONET ,  放射伝達方程式 ,  *深層学習 , 【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 (4件)： 深層学習 ,  アルゴリズム ,  エアロゾル ,  反転