論文の概要: High Spectral Spatial Resolution Synthetic HyperSpectral Dataset form multi-source fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00005v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 11:17:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 11:44:47.217831
• Title: High Spectral Spatial Resolution Synthetic HyperSpectral Dataset form multi-source fusion
• Title（参考訳）: マルチソース融合による高スペクトル空間分解能合成ハイパースペクトルデータセット
• Authors: Yajie Sun, Ali Zia and Jun Zhou
• Abstract要約: 本研究では,高スペクトル像と空間分解能像を組み合わせた合成ハイパースペクトルデータセットを提案する。 提案したデータセットは、RGB、プッシュブルーム可視型ハイパースペクトルカメラ、スナップショット赤外線ハイパースペクトルカメラの3つのモードを活用することで、この制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.249349307341409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This research paper introduces a synthetic hyperspectral dataset that combines high spectral and spatial resolution imaging to achieve a comprehensive, accurate, and detailed representation of observed scenes or objects. Obtaining such desirable qualities is challenging when relying on a single camera. The proposed dataset addresses this limitation by leveraging three modalities: RGB, push-broom visible hyperspectral camera, and snapshot infrared hyperspectral camera, each offering distinct spatial and spectral resolutions. Different camera systems exhibit varying photometric properties, resulting in a trade-off between spatial and spectral resolution. RGB cameras typically offer high spatial resolution but limited spectral resolution, while hyperspectral cameras possess high spectral resolution at the expense of spatial resolution. Moreover, hyperspectral cameras themselves employ different capturing techniques and spectral ranges, further complicating the acquisition of comprehensive data. By integrating the photometric properties of these modalities, a single synthetic hyperspectral image can be generated, facilitating the exploration of broader spectral-spatial relationships for improved analysis, monitoring, and decision-making across various fields. This paper emphasizes the importance of multi-modal fusion in producing a high-quality synthetic hyperspectral dataset with consistent spectral intervals between bands.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高スペクトル・空間分解能画像を組み合わせて,観察されたシーンや物体の包括的,正確かつ詳細な表現を実現するための合成ハイパースペクトルデータセットを提案する。 このような望ましい品質の達成は、単一のカメラに依存する場合、難しい。 提案したデータセットは、RGB、プッシュブルーム可視高スペクトルカメラ、スナップショット赤外線高スペクトルカメラの3つのモードを利用して、この制限に対処する。 異なるカメラシステムは様々な測光特性を示し、空間分解能とスペクトル分解能のトレードオフをもたらす。 RGBカメラは通常、空間分解能は高いがスペクトル分解能は限定的であるが、ハイパースペクトルカメラは空間分解能を犠牲にして高いスペクトル分解能を有する。 さらに、ハイパースペクトルカメラ自体は異なるキャプチャ技術とスペクトル範囲を採用しており、包括的データの取得をさらに複雑にしている。 これらのモダリティの光度特性を統合することで、単一の合成ハイパースペクトル画像を生成することができ、様々な分野における分析、監視、意思決定を改善するために、より広いスペクトル空間関係の探索を容易にする。 本稿では,バンド間のスペクトル間隔が一貫した高品質合成ハイパースペクトルデータセットの作成において,マルチモーダル融合が重要であることを強調する。

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