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J-GLOBAL ID:202202263848236421   整理番号:22A0734341

局所Hurst指数によるハイパースペクトル冗長性検出とモデリング【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral redundancy detection and modeling with local Hurst exponent
著者 (5件):
資料名:
巻: 592  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0322B  ISSN: 0378-4371  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ハイパースペクトル反射率は,ある波長の範囲で曲線を意味し,その複雑な動的構造は,種々のバンドでオブジェクトの豊富な情報を反映し,様々なモデリング入力としてしばしば用いられる。しかし,上述の情報と会合する潜在的冗長性は,スペクトル特徴の正確な抽出に深刻な影響を与える。したがって,情報冗長性の検出は,スペクトル解析のための重要な処理である。局所トレンド変動解析を用いて,著者らは,移動窓における局所Hurst指数によって表されるスペクトル自己相関に焦点を合わせ,冗長バンドを,2つの隣接窓の間の自己相関を比較することによって定義することができた。最後に,増加として冗長バンドを除去するフラクタル特性によって,ランダム決定森林に基づく菜種オレイン酸予測モデルを,著者らの方法をテストするために構築した。比較のために,元のスペクトルと同じ特徴も,モデルに対する増大として採用した。試験結果は,冗長なバンドを除去することによって得る特性が,本来のスペクトルの特徴に関してより良い性能を持つことを示した。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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分類 (2件):
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