フランス南西部における高分解能Sentinel-2/MAJA製品の空間的キャラクタリゼーションのためのマルチフラクタル解析【JST・京大機械翻訳】

Neuhauser M.; Verrier S.; Mangiarotti S.

文献

J-GLOBAL ID：202202235914061596 整理番号：22A0571636

フランス南西部における高分解能Sentinel-2/MAJA製品の空間的キャラクタリゼーションのためのマルチフラクタル解析【JST・京大機械翻訳】

Multifractal analysis for spatial characterization of high resolution Sentinel-2/MAJA products in Southwestern France

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資料名：
巻： 270 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： C0252B ISSN： 0034-4257 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)

マルチフラクタル解析を適用して,フランスの南西地域で得られたSentinel-2表面反射率と光学指数の空間特性,特にスケーリング挙動を明らかにした。光学製品の空間特性に及ぼす雲の顕著な影響を考慮して,著者らの知識に対する研究は,一連の画像のマルチフラクタル解析に焦点を合わせていない。MACCS-ATCOR結合アルゴリズム(MAJA)クラウドとシャドウ検出プロセスに基づいて,2016年全年間,最小雲量を持つ画像を同定した。これは,表面反射率のスケーリング特性の動力学にアクセスすることを可能にし,空間特性化のためのマルチフラクタルの可能性を示した。有意なスケール破壊によって分離された異なるスケーリング様式は,これらのデータで明らかであった。ユニバーサルマルチフラクタルモデルからのシミュレーションを通して,スケーリング特性,特に2種類の現象によって研究された画像で観察されるスケール破断の位置を説明することができた。最初に,数百メートルと1キロメートルの間に位置する遷移スケールを,パワースペクトル,構造関数および統計モーメントに関して検出した。この特定スケールは,研究した地域の農業プロットの平均サイズに関連し,観察されたスケーリング挙動と表面の物理特性の間の直接リンクを明らかにした。第2に,機器現象をパワースペクトルで検出し,センサの分解能近くで観測された系統的な遷移スケールをもたらし,光学画像の高周波数に対する取得システムの影響を明らかにした。本研究では,理論的および/または経験的検証の議論を,検出されたスケールの起源として提供し,表面反射率製品から画像テクスチャを抽出するためのマルチフラクタルの価値を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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リモートセンシング一般 , 光学情報処理

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