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J-GLOBAL ID：202202248155053500   整理番号：22A0397324

多重スペクトル階層的セグメンテーションアルゴリズム:都市Areasのための新しいエアロゾル光学的厚さ検索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-Spectrum Hierarchical Segmentation Algorithm: A New Aerosol Optical Thickness Retrieval Algorithm for Urban Areas

著者 (4件)： Chen Yunping (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Yue (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Xiong Yaju (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Sun Yuan (Chinese Academy of Sciences, Aerosphere Information Research Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.1004205.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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)

抄録/ポイント： 都市域のリモートセンシング画像からのエアロゾル光学的厚さ(AOT)の検索は,特に明るい反射地表面に対して,困難なままである。本研究では,マルチスペクトル階層セグメンテーション(MSHS)と呼ばれる新しいアルゴリズムを開発し,都市表面のAOTを検索した。このアルゴリズムにおいて,多重短波赤外(SWIR)バンドの見かけの反射率を用いて,連続的および階層的に小さなセグメントに分割した。各セグメントは,沿岸バンドにおけるOtsuアルゴリズムを用いてオブジェクトと非オブジェクト部分にさらに分割された。その後,対象部分の同族体の見かけの反射率画素を抽出し,最小反射率と6Sモデルに基づいて,この同族体の表面反射率を得た。次に,AOTを沿岸バンドを用いた事前計算ルックアップテーブル(LUT)に基づいて検索した。中国,北京の2013年から2019年までのエアロゾルロボットネットワーク(AERONET)太陽/空放射計測定を,検証のために使用した。結果は,Landsat-8画像を用いて得た30mのAOT検索が地上ベースの測定値と良好な整合性を示し,約0.871の総合相関係数,約59.04%の予測誤差,約0.148の二乗平均平方根誤差,および~0.096の平均絶対誤差を示した。高密度暗植生(DDV)アルゴリズムと比較して,MSHSアルゴリズムはより高い相関とより低い誤差を示した。これは,この新アルゴリズムが,より洗練された方法で都市内のエアロゾル分布パターンの特性化を助け,大気汚染源を追跡するための支援を提供することを意味した。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】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *エアロゾル ,  赤外線 ,  反射率 ,  大気汚染 ,  *セグメンテーション ,  *都市 ,  相関係数 ,  画素 ,  *多重化 ,  短波 ,  都市域 ,  沿岸 ,  予測誤差
準シソーラス用語： *検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重スペクトル ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  都市 ,  エアロゾル光学的厚さ ,  検索アルゴリズム