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J-GLOBAL ID：202102295181966266   整理番号：21A2435252

UAV分光法のためのマルチスペクトルμMCACameraの放射測定および大気補正【JST・京大機械翻訳】

Radiometric and Atmospheric Corrections of Multispectral μMCA Camera for UAV Spectroscopy

著者 (3件)： Minarik Robert (Department of Physical Geography and Geoecology, Faculty of Science, Charles University, Albertov 6, 128 43 Prague 2, Czech Republic) ,  Langhammer Jakub (Department of Physical Geography and Geoecology, Faculty of Science, Charles University, Albertov 6, 128 43 Prague 2, Czech Republic) ,  Hanus Jan (Global Change Research Institute of the Czech Academy of Sciences, Belidla 986/4a, 603 00 Brno, Czech Republic)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 20  ページ： 2428  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： 本研究では,Tetracam MCAマルチスペクトルフレームカメラのための複雑な経験的画像ベース放射キャリブレーション法を示した。ワークフローは,経験的線を用いた自動車大気補正と組み合わせたカメラ放射特性の実験室調査に基づいている。補正の影響を実験室外現場キャンペーンデータで実証した。暗信号雑音挙動を曝露時間と周囲温度に基づいて調べた。不均一量子効率と結合させたベネット効果を,露光時間及び照明の変化に関して研究し,現場キャンペーン条件をシミュレーションした。提案した補正ワークフローの効率を,完全補正画像から抽出した反射率値と3つの制御ターゲットを用いた参照分光測定の生データを比較することにより検証した。すべての分離バンドの正規化根平均二乗誤差(NRMSE)は0.24から2.10%の範囲であり,生データと比較してNRMSEの著しい改善をもたらした。現場実験の結果は,提案した補正ワークフローがマルチスペクトル画像の品質を著しく改善することを示した。ワークフローは,可変自然条件および他のタイプのマルチアレイイメージングシステムにおけるUAVイメージングキャンペーンの実験室外条件に適用できるように設計された。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： カメラ ,  雑音 ,  反射率 ,  自動車 ,  放射特性 ,  現場試験 ,  量子効率 ,  *放射測定 ,  正規化 ,  ワークフロー ,  *大気補正
準シソーラス用語： *多重スペクトル ,  平均二乗誤差 ,  マルチスペクトル画像 ,  イメージングシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： UAV ,  マルチスペクトルセンサ ,  Tetracam μMCA ,  放射測定補正 ,  大気補正 ,  分光法

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (56件)：

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• Torresan, C.; Berton, A.; Carotenuto, F.; Di Gennaro, S.F.; Gioli, B.; Matese, A.; Miglietta, F.; Vagnoli, C.; Zaldei, A.; Wallace, L. Forestry applications of UAVs in Europe: A review. Int. J. Remote Sens. 2017, 38, 2427-2447.
• Adão, T.; Hruška, J.; Pádua, L.; Bessa, J.; Peres, E.; Morais, R.; Sousa, J. Hyperspectral Imaging: A Review on UAV-Based Sensors, Data Processing and Applications for Agriculture and Forestry. Remote Sens. 2017, 9, 1110.
• Pádua, L.; Vanko, J.; Hruška, J.; Adão, T.; Sousa, J.J.; Peres, E.; Morais, R. UAS, sensors, and data processing in agroforestry: A review towards practical applications. Int. J. Remote Sens. 2017, 38, 2349-2391.

タイトルに関連する用語 (5件)： UAV ,  分光法 ,  マルチスペクトル ,  放射測定 ,  大気補正