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J-GLOBAL ID:202202211266840783   整理番号:22A0202456

深さ依存不確実性を考慮した衛星由来測深の統計的不確実性推定の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Statistical Uncertainty Estimate of Satellite-Derived Bathymetry by Accounting for Depth-Dependent Uncertainty
著者 (7件):
資料名:
巻: 60  ページ: ROMBUNNO.5401309.1-9  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0016B  ISSN: 0196-2892  CODEN: IGRSD2  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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近海海底測深測量をマッピングするために,マルチスペクトル衛星画像を用いた深さ情報検索は,非常に費用対効果が高い。測深変動を効果的に検出し,特性化するために,導出した深さの不確実性に関する正確で信頼できる情報が重要である。得られた衛星導出測深法(SDB)の不確実性の推定において,観測の誤差分散が,異なる深さ範囲で一定である,従来の等分散性仮定状態である。しかし,この仮定は,深さと本質的に相関する様々な環境因子の影響により破綻する。本論文では,観測誤差の深さ依存パターンを抽出するためのデータ駆動アプローチを開発した。回帰の残差情報を解析して,検索測深の不確実性に及ぼす深さの影響をモデル化し,一方,非線形性と異常値も考慮した。これはSDB精度のより現実的な推定をもたらした。著者らの実験結果は,観測不確実性が測深検索プロセスにおける深さと有意に相関することを示した。また,提示したアルゴリズムが観測不確実性の深さ依存パターンを効果的に捕捉し,さらにSDBの不確実性情報のより現実的な特性化を提供することを示した。Copyright 2022 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】
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分類 (2件):
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海洋物理学一般  ,  応用測量,その他 
タイトルに関連する用語 (5件):
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