混合同調整合フィルタリング(MTMF)アプローチを用いたAVIRIS-NGデータにおける都市材料のキャラクタリゼーション【JST・京大機械翻訳】

Siddiqui Asfa; Chauhan Prakash; Kumar Vinay; Jain Gaurav; Deshmukh Aniruddha; Kumar Pramod

文献

J-GLOBAL ID：202202288054069857 整理番号：22A0588418

混合同調整合フィルタリング(MTMF)アプローチを用いたAVIRIS-NGデータにおける都市材料のキャラクタリゼーション【JST・京大機械翻訳】

Characterization of urban materials in AVIRIS-NG data using a mixture tuned matched filtering (MTMF) approach

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資料名：
巻： 37 号： 1 ページ： 332-347 発行年： 2022年
JST資料番号： W5858A ISSN： 1010-6049 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

エネルギーフラックスと表面-大気エネルギー収支の評価は都市環境の重要な研究と考えられる。人工不浸透表面(建物と道路)の配置,それらの幾何学と方向,材料組成,アルベド/放射率,地形,自然と描写空間,および同時大気プロフィールは,マイクロスケールでの都市形態環境を定義する際に,極めて重要な役割を果たす。ハイパースペクトルリモートセンシング画像は,都市表面の固有の材料特性を同定する際に,機器であると証明できる。インドのAhmedabad市における6つの人工(アスファルト,コンクリート,スズ,鉄,キナモザイク,HDPE)と5つの自然特徴(湖水,河川水,樹木,土壌,草)の同定を,JPL(Jet Propulation Laboratory),NASAの,8.1mの空間分解能を持つNASAの大気可視と赤外画像分光計-Next生成(AVIRIS-NG)を用いて,インドのAhmedabadの都市において実施した。反射率データの次元縮小を,コヒーレント信号を有するバンドを保持し,データ内の雑音成分を分割することによって,最小雑音分率(MNF)技術における標準シフト差分法を用いて実行した。MNFデータを,ターゲットエンドメンバー応答を最大化する二重特性を持ち,フィルタリングと同調プロセスによりバックグラウンド冗長雑音情報を抑制する,混合調整整合フィルタリング(MTMF)の部分線形スペクトル非混合アプローチにさらした。ランダムチェックポイント(50~200の範囲)を用いた種々の材料の同定の全体的精度は82.3%~87.7%であった。高精度は人工の特徴/材料よりも自然の特徴で観察された。都市購入における材料の知識は,エネルギー需要とエネルギーバランスに関して都市環境の理解を助け,都市暖房の原因を解読するのに役立つ。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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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