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波長較正による航空機ハイパースぺクトラルイメージャのアーティファクト低減

机译:通过波长校准减少飞机高光谱成像仪的伪像

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摘要

Hyperspectral imaging data collected by airborne and satellite platforms have been used in a variety of fields, such as geology, agriculture and forestry. In order to make such quantitative and precise applications, accurate spectral calibrations of hyperspectral imaging data are necessary to be achieved. The center wavelength for each band obtained in a laboratory needs to be adjusted, since it changes easily by vibration and variation of observation condition. The shift of center wavelength triggers an artifact in atmospheric correction necessary for quantitative estimation of ground surface target. The quantitative estimation of the artifact appeared around absorption bands is important for accurate spectral calibration. This paper describes a new estimation method for the artifact, and shows that the artifact reduction is achieved by calibration of center wavelength with our proposed methods. Furthermore, we evaluate the artifact influence on practical remote sensing application, such as tree classification. Our estimation method accurately evaluates the artifact and makes wavelength corrected hyperspectral image without artifact. We clarify that the spectral change of artifact having a tendency in cross-track that is more influential in classification than spectral change of tree species. This method has been effectively applied to a variety of land use applications using data acquired with airborne hyperspectral imagers.%ハイパースペクトラルイメージャによって取得される分光反射係数から,マルチスペクトラルイメージャより対象物の特徴が多く得られると期待されており,地質,農業,森林など,様々な分野において活用されている(Goetzet.al.,1985,小阪・斎藤,2002,浅野ほか,2009,字都ほか,2010)。航空機や衛星に搭載されたイメージャを用いて地表における対象物の特徴を正確に把握するためには,地表面における分光反射係数を求める必要がある。
机译:机载和卫星平台收集的高光谱成像数据已用于地质,农业和林业等多个领域。为了进行这种定量和精确的应用,需要实现高光谱成像数据的准确光谱校准。在实验室中获得的每个波段的中心波长都需要调整,因为它容易因振动和观察条件的变化而变化。中心波长的移动会触发大气校正中的人造物,这是对地面目标进行定量估计所必需的。对吸收带周围出现的伪影的定量估计对于准确的光谱校准很重要。本文介绍了一种新的伪影估计方法,并表明通过使用我们提出的方法对中心波长进行校准可以减少伪影。此外,我们评估了伪像对实际遥感应用(例如树分类)的影响。我们的估计方法可以准确地评估伪影,并使波长校正的高光谱图像没有伪影。我们弄清楚了伪影的光谱变化具有交叉轨迹的趋势,在分类方面比树种的光谱变化更具影响力。此方法已有效地应用到使用机载高光谱成像仪获取的数据的各种土地利用应用中。 Go,地质,农业,森林など,様々な分野において活用されている(Goetzet.al。,1985,小阪・斎藤,2002,浅野ほか,2009,字都ほか,2010)。イメージャを用いて地表における対象物の特徴を正确に把握するためには,地表面における分光反射系数を求める必要がある。

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