論文の概要: Estimation of Physical Parameters of Waveforms With Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10068v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 22:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:46:48.746012
- Title: Estimation of Physical Parameters of Waveforms With Neural Networks
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる波形の物理パラメータの推定
- Authors: Saad Ahmed Jamal and Thomas Corpetti and Dirk Tiede and Mathilde
Letard and Dimitri Lague
- Abstract要約: フルウェーブフォームLiDARのポテンシャルは、単なる高さ推定や3D再構成よりもはるかに大きい。
既存のLiDARデータ解析の分野では、逆モデリングによる深さ推定や対数強度の回帰、減衰係数の近似のための深さ推定などがある。
本研究では,LIDARデータ解析におけるパラメータ推定のためのニューラルネットワークに基づく新しい解を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8142555609235358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Light Detection and Ranging (LiDAR) are fast emerging sensors in the field of
Earth Observation. It is a remote sensing technology that utilizes laser beams
to measure distances and create detailed three-dimensional representations of
objects and environments. The potential of Full Waveform LiDAR is much greater
than just height estimation and 3D reconstruction only. Overall shape of signal
provides important information about properties of water body. However, the
shape of FWL is unexplored as most LiDAR software work on point cloud by
utilizing the maximum value within the waveform. Existing techniques in the
field of LiDAR data analysis include depth estimation through inverse modeling
and regression of logarithmic intensity and depth for approximating the
attenuation coefficient. However, these methods suffer from limitations in
accuracy. Depth estimation through inverse modeling provides only approximate
values and does not account for variations in surface properties, while the
regression approach for the attenuation coefficient is only able to generalize
a value through several data points which lacks precision and may lead to
significant errors in estimation. Additionally, there is currently no
established modeling method available for predicting bottom reflectance. This
research proposed a novel solution based on neural networks for parameter
estimation in LIDAR data analysis. By leveraging the power of neural networks,
the proposed solution successfully learned the inversion model, was able to do
prediction of parameters such as depth, attenuation coefficient, and bottom
reflectance. Performance of model was validated by testing it on real LiDAR
data. In future, more data availability would enable more accuracy and
reliability of such models.
- Abstract（参考訳）: 光検出とラング(LiDAR)は、地球観測の分野で急速に出現するセンサーである。
レーザービームを利用して距離を測定し、オブジェクトや環境の詳細な3次元表現を作成するリモートセンシング技術である。
フルウェーブフォームLiDARのポテンシャルは、単なる高さ推定や3D再構成よりもはるかに大きい。
信号の全体的な形状は、水域の性質に関する重要な情報を提供する。
しかし、ほとんどのlidarソフトウェアが波形内の最大値を利用することでポイントクラウドで動作するため、fwlの形状は未検討である。
既存のLiDARデータ解析の分野では、逆モデリングによる深さ推定や対数強度の回帰、減衰係数の近似のための深さ推定などがある。
しかし、これらの手法は精度に限界がある。
逆モデリングによる深さ推定は近似値のみを提供し、表面特性のばらつきを考慮せず、減衰係数の回帰アプローチは、精度が欠け、推定に重大な誤差をもたらす可能性のあるいくつかのデータポイントを通してのみ値を一般化することができる。
さらに、ボトムリフレクタンスを予測するための確立したモデリング手法が現在存在しない。
本研究では,LIDARデータ解析におけるパラメータ推定のためのニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークのパワーを活用することで,提案手法はインバージョンモデルを学習し,深さ,減衰係数,底面反射率などのパラメータの予測を可能にした。
モデルの性能は、実際のLiDARデータ上でテストすることで検証された。
将来的には、より多くのデータ可用性が、そのようなモデルの精度と信頼性を高めるだろう。
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