論文の概要: Spatial noise-aware temperature retrieval from infrared sounder data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05839v1
• Date: Wed, 9 Dec 2020 08:18:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 01:49:44.583956
• Title: Spatial noise-aware temperature retrieval from infrared sounder data
• Title（参考訳）: 赤外音源データによる空間雑音認識温度検索
• Authors: David Malmgren-Hansen and Valero Laparra and Allan Aasbjerg Nielsen and Gustau Camps-Valls
• Abstract要約: 本稿では,赤外線観測機から大気プロファイルを検索するための統合戦略を提案する。 このアプローチは空間情報とノイズ依存次元化アプローチを考察する。 主成分分析 (PCA) と最小雑音分解 (MNF) を比較し, 抽出した特徴量のコンパクト性と情報量について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.131127382785973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we present a combined strategy for the retrieval of atmospheric profiles from infrared sounders. The approach considers the spatial information and a noise-dependent dimensionality reduction approach. The extracted features are fed into a canonical linear regression. We compare Principal Component Analysis (PCA) and Minimum Noise Fraction (MNF) for dimensionality reduction, and study the compactness and information content of the extracted features. Assessment of the results is done on a big dataset covering many spatial and temporal situations. PCA is widely used for these purposes but our analysis shows that one can gain significant improvements of the error rates when using MNF instead. In our analysis we also investigate the relationship between error rate improvements when including more spectral and spatial components in the regression model, aiming to uncover the trade-off between model complexity and error rates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,赤外線観測機から大気プロファイルを検索するための統合戦略を提案する。 このアプローチは空間情報とノイズ依存次元化アプローチを考察する。 抽出した特徴は正準線形回帰に入力される。 主成分分析 (PCA) と最小雑音分解 (MNF) を比較し, 抽出した特徴量のコンパクト性と情報量について検討した。 結果の評価は、多くの空間的および時間的状況をカバーする大きなデータセット上で行われる。 PCAはこれらの目的で広く利用されているが,本分析により,MNFを用いた場合の誤差率を大幅に改善できることが示された。 また,回帰モデルにより多くのスペクトル成分と空間成分を含む場合の誤差率改善の関係について検討し,モデル複雑性と誤差率とのトレードオフを明らかにすることを目的とした。

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