論文の概要: Spectral band selection for vegetation properties retrieval using Gaussian processes regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08640v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 09:28:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 20:47:06.119259
• Title: Spectral band selection for vegetation properties retrieval using Gaussian processes regression
• Title（参考訳）: ガウス過程回帰を用いた植生特性検索のためのスペクトル帯域選択
• Authors: Jochem Verrelst, Juan Pablo Rivera, Anatoly Gitelson, Jesus Delegido, Jos\'e Moreno, Gustau Camps-Valls
• Abstract要約: 本稿ではガウス過程回帰(GPR)に基づく自動スペクトルバンド解析ツール(BAT)を提案する。 GPR-BAT手順は、1つのバンドのみが保持されるまで、与えられた変数の回帰モデルの最小のコントリビューションバンドを順次削除する。 本研究は,植生特性の最適マッピングには,超スペクトルデータのワイズバンド選択が厳密に求められていることを結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.093845877765489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With current and upcoming imaging spectrometers, automated band analysis techniques are needed to enable efficient identification of most informative bands to facilitate optimized processing of spectral data into estimates of biophysical variables. This paper introduces an automated spectral band analysis tool (BAT) based on Gaussian processes regression (GPR) for the spectral analysis of vegetation properties. The GPR-BAT procedure sequentially backwards removes the least contributing band in the regression model for a given variable until only one band is kept. GPR-BAT is implemented within the framework of the free ARTMO's MLRA (machine learning regression algorithms) toolbox, which is dedicated to the transforming of optical remote sensing images into biophysical products. GPR-BAT allows (1) to identify the most informative bands in relating spectral data to a biophysical variable, and (2) to find the least number of bands that preserve optimized accurate predictions. This study concludes that a wise band selection of hyperspectral data is strictly required for optimal vegetation properties mapping.
• Abstract（参考訳）: 現在および近日発売のイメージングスペクトロメーターでは、スペクトルデータの最適な処理を生物物理変数の推定に容易に行うために、ほとんどの有益帯域の効率的な識別を可能にするために、バンド分析の自動化技術が必要である。 本稿では,植生特性のスペクトル解析のためのガウス過程回帰(GPR)に基づく自動スペクトルバンド解析ツール(BAT)を提案する。 GPR-BAT手順は、1つのバンドのみが保持されるまで、所定の変数の回帰モデルにおける最小の寄与帯域を順次後退させる。 GPR-BATは、光学リモートセンシング画像の生体物理製品への変換に特化した、ARTMOのMLRA(機械学習回帰アルゴリズム)ツールボックスのフレームワークで実装されている。 GPR-BATは、(1)スペクトルデータを生物物理学変数に関連付ける際に最も有用な帯域を識別し、(2)最適化された正確な予測を保存する最小のバンドを見つけることを可能にする。 本研究は,植生特性の最適マッピングには,超スペクトルデータのワイズバンド選択が厳密に求められていることを結論づける。

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