DART-Lux:リモートセンシング画像をシミュレーションするための不偏で迅速なモンテカルロ放射伝達法【JST・京大機械翻訳】

Wang Yingjie; Kallel Abdelaziz; Yang Xuebo; Regaieg Omar; Lauret Nicolas; Guilleux Jordan; Chavanon Eric; Gastellu-Etchegorry Jean-Philippe

文献

J-GLOBAL ID：202202257524186122 整理番号：22A1089960

DART-Lux:リモートセンシング画像をシミュレーションするための不偏で迅速なモンテカルロ放射伝達法【JST・京大機械翻訳】

DART-Lux: An unbiased and rapid Monte Carlo radiative transfer method for simulating remote sensing images

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資料名：
巻： 274 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)

リモートセンシング観測をよりよく利用し,リモートセンシングミッションをより良く設計するために,リモートセンシング画像の正確で効率的なシミュレーションが必要である。離散座標法(即ち,標準モードDART-FT)に基づいて1992年以降開発されたDART(離散異方性放射伝達)は,都市と自然景観の放射収支とリモートセンシング観測をシミュレートするための最も正確で包括的な3D放射伝達モデルの一つである。最近,DART-Luxと呼ばれる新しい方法がDARTモデルに統合され,大規模で複雑な景観のための大規模なリモートセンシングデータシミュレーションの要件に対処した。効率的なモンテカルロ光輸送アルゴリズム(すなわち,双方向経路追跡)とDARTモデルフレームワークに基づいて開発した。DART-Luxは,任意の景観の双方向反射率因子(BRF)とスペクトル画像を正確に迅速にシミュレートできる。本論文は,その理論,実装,および評価を提示する。また,その精度,効率および利点についても議論した。種々のシナリオにおける標準DART-FTとの比較は,DART-LuxがDART-FT(相対差<1%)と整合し,シミュレーション時間とメモリが100倍減少したことを示した。DART-Luxは科学者(https://dart.omp.eu)に自由に利用可能なDARTバージョンの一部である。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

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