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J-GLOBAL ID：202202262460143131   整理番号：22A1163214

MACA:同時衛星画像に基づくマルチフライト無人航空機画像の相対放射補正法【JST・京大機械翻訳】

MACA: A Relative Radiometric Correction Method for Multiflight Unmanned Aerial Vehicle Images Based on Concurrent Satellite Imagery

著者 (9件)： Jiang Jiale (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Zhang Qiaofeng (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Wang Wenhui (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Wu Yapeng (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Zheng Hengbiao (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Yao Xia (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Zhu Yan (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Cao Weixing (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...) ,  Cheng Tao (National Engineering and Technology Center for Information Agriculture (NETCIA), the MARA Key Laboratory for Crop System Analysis and Decision Making, the MOE Engineering Research Center of Smart Agriculture, and the Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Nanjing Agricultural...)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5408314.1-14  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)

抄録/ポイント： 無人機(UAV)は,超高空間および時間分解能と高い柔軟性を有する前例のない観測可能性を提供する。しかし,多重飛行UAV画像の放射不整合を解決するのは難しい。本研究では,2つのステップ,即ち,交差センサスペクトルフィッティング(CSF)と微細解像度スペクトルキャリブレーション(FSC)からなる同時衛星画像(MACA)に基づく多飛行UAV画像に対する相対放射補正法を提案した。CSFにおいて,多重飛行UAV反射率と同時衛星反射率の関係を確立して,微細解像度基準画像を生成した。続いて,相対放射補正モデルを,マルチ飛行UAV画像を修正するためにFSCステップにおいて構築した。MACAの性能を,6つの農地サイトと同時Sentinel-2画像で得た多飛行UAVデータセットを用いて評価した。4つの典型的または最先端の相対補正法と比較して,MACAを用いた補正は,個々のスペクトルバンド(R2=0.79Ω≦0.86,二乗平均平方根誤差(RMSE)=0.004≦0.019)または植生指数(VIs)(R2=0.80ΔΨ0.86,RMSE=0.024σ≧0.054)にかかわらず,UAVとSentinel-2データの間のより良い整合性をもたらした。さらに,MACA補正UAVデータに基づく植物窒素蓄積(PNA)の予測は,最高の精度を持ち,すべてのサイトで圃場内および間で最も有意に空間変動を示した。結果は,MACAがセンサを横切るスペクトル不整合の低減と擬似不変特徴(PIFs)選択の主観的誤差の除去においてよりロバストであることを示した。MACAはマルチセンサデータを一貫した標準に交差するのに利用できる可能性があり,これはマルチセンサ協力作用に役立つであろう。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： 反射率 ,  可観測性 ,  協力作用 ,  スペクトル ,  農地 ,  *画像 ,  多重化 ,  *無人機 ,  *放射補正 ,  飛翔 ,  *衛星利用画像 ,  センサ ,  スペクトルバンド ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 植生指標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 衛星画像 ,  マルチ ,  無人航空機 ,  放射補正