変分および期待値最大化法を用いた放射伝達モデルに関する推論【JST・京大機械翻訳】

Svendsen Daniel Heestermans; Hernandez-Lobato Daniel; Martino Luca; Laparra Valero; Moreno Alvaro; Camps-Valls Gustau

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208558550338 整理番号：22P0327768

変分および期待値最大化法を用いた放射伝達モデルに関する推論【JST・京大機械翻訳】

Inference over radiative transfer models using variational and expectation maximization methods

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発行年： 2022年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

衛星からの地球観測は,先例のない精度で惑星をモニタする可能性を提供する。放射伝達モデル(RTM)は大気を通してエネルギー伝達を符号化し,地球システムをモデル化し理解し,また逆モデリングによる衛星観測から地球の状態を記述するパラメータを推定するのに用いた。しかし,そのようなシミュレータに関する推論を実行することは,挑戦的な問題である。RTMは非線形,非微分可能かつ計算的に高価なコードであり,推論に高レベルの困難を加える。本論文では,生物物理学的パラメータの点推定だけでなく,それらの関節分布を推定するための2つの計算技術を導入した。それらの1つは変分オートエンコーダアプローチに基づいており,2番目はモンテカルロ期待値最大化(MCEM)方式に基づいている。各手法の利点と欠点を比較し,論じた。また,合成シミュレーションと実際のPROSAILモデル,土地植生葉とキャノピーモデリングを組み合わせた一般的なRTM,における数値比較も提供した。著者らは,地上生物圏を定量化するための3つの重要な生物物理パラメータの分布をモデリングし,推論するための2つのアプローチの性能を解析した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

放射,大気光学 , リモートセンシング一般

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