ハイパースペクトル衛星データからの大気微量気体の教師なしスパース非混合【JST・京大機械翻訳】

Fiscante Nicomino; Addabbo Pia; Biondi Filippo; Giunta Gaetano; Orlando Danilo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200553709460 整理番号：22P0027814

ハイパースペクトル衛星データからの大気微量気体の教師なしスパース非混合【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Sparse Unmixing of Atmospheric Trace Gases from Hyperspectral Satellite Data

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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本レターでは,ハイパースペクトル衛星観測からの微量ガスの垂直カラム濃度の検索のための新しいアプローチを提案した。主なアイデアは,紫外領域におけるイメージング分光計によって収集された各混合ピクセルにおける微量ガススペクトルシグネチャの豊度を推定することによって,線形スペクトル非混合を行うことである。この目的のために,測定のまばらな性質を光に持ち,圧縮センシングパラダイムを適用して,同じ時間で測定した参照断面積を含む先験的に広いスペクトルライブラリーによって与えられるガス端成分の濃度を推定した。提案した手法を,模擬および実際のハイパースペクトルデータセットを用いて実験的に評価した。特に,実験分析は,TROPOスフェアモニタリング装置によって収集されたデータを用いて,火山放出中の二酸化硫黄の検索に依存する。この手順を検証するために,著者らはまた,微分光学吸収分光法技術とブラインドソース分離を用いて推定した回収濃度に基づく二酸化硫黄全カラム製品と得られた結果を比較した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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