論文の概要: Real-time physics inversion for retrieval of sub-pixel wildfire temperatures from VSWIR imaging spectroscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07580v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 21:57:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.446171
- Title: Real-time physics inversion for retrieval of sub-pixel wildfire temperatures from VSWIR imaging spectroscopy
- Title（参考訳）: VSWIRイメージング分光法によるサブピクセル山火事温度のリアルタイム物理インバージョン
- Authors: William R. Keely, Philip G. Brodrick, Katherine Mistick, Adam Chlus, Robert O. Green, Philip E. Dennison,
- Abstract要約: 我々は、NASAの空中可視赤外分光計(AVIRIS-3)のデータに基づいて、VSWIRイメージング分光データのための山火事温度検索フレームワークを提案する。
我々は,2025年のファイアセンス AVIRIS-3 キャンペーン全体に対して,総計で168回の飛行を行い,短波長赤外線(SWIR)の帯域間での残留放射率が$leq 10% であることを示す。
後部分布は、絶対誤差が30ドルK、平均絶対誤差が27.16ドルで、基礎となるサブピクセル温度範囲の良好なカバレッジを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1792238213835086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we present a wildfire temperature retrieval framework for VSWIR imaging spectroscopy data, employed on data from NASA's Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS-3). The retrieval framework utilizes a full-physics approach in which a forward model is employed to resolve both solar and emitted radiance derived from a temperature distribution and utilizes the full spectral range in the residual fit. To optimize the forward model retrieval, we use state-of-the-art nonlinear least squares methods implemented for fast convergence on the on-board GPU, allowing for estimation of effective fire temperature within flight cadence. We verify the forward model assumptions on simulated spectra with an injected thermal signature and find good agreement with an RMSE of $41.8$ Kelvin (K). We apply the retrieval over the full 2025 FireSense AVIRIS-3 campaign, totaling 168 overflights with probable active fire spectra, and demonstrate a residual radiance fit of $\leq 10\%$ across bands in the short-wave infrared (SWIR). Lastly, we verify the applicability of the retrieved posterior fire temperature parameters to generalize to space-borne imaging spectrometers such as EMIT, by retrieving at coarsened spatial resolution. We find that the posterior distribution exhibits good coverage of the underlying sub-pixel temperature range with an absolute error of $30$ K across quantiles and a mean absolute error of $27.16$ K between spatial resolutions.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,NASAのAVIRIS-3(Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer)のデータに基づいて,VSWIR画像分光データを対象とした山火事温度検索フレームワークを提案する。
検索フレームワークは、フォワードモデルを用いて温度分布から誘導される太陽と放射光の両方を分解し、残留適合における全スペクトル範囲を利用するフル物理アプローチを利用する。
フォワードモデル検索を最適化するために、オンボードGPU上で高速収束するために実装された最先端非線形最小二乗法を用いて、フライトケイデンス内の有効火災温度を推定する。
熱的シグネチャを注入した模擬スペクトルのフォワードモデル仮定を検証し, 41.8$ケルビン (K) のRMSEと良好な一致を示した。
我々は、2025年のファイアセンス AVIRIS-3 キャンペーンを総括して168回の飛行を行い、短波長赤外線(SWIR)の帯域間における残留放射率が$\leq 10\%であることを示す。
最後に, 得られた後部火温度パラメータを用いて, 空間分解能の粗大化を図り, EMITなどの空間画像分光計に応用可能であることを検証する。
後部分布は、被写体間の絶対誤差が30ドルKで、空間分解能間の平均絶対誤差が27.16ドルKである。
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