基于空间噪声感知的红外探测仪温度反演
信号处理
2020-12-11 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们提出了一种从红外探测仪反演大气廓线的组合策略。该方法考虑了空间信息以及一种依赖于噪声的降维方法。所提取的特征被输入到典型线性回归中。我们比较了主成分分析（PCA）和最小噪声分数（MNF）用于降维，并研究了所提取特征的紧凑性与信息量。结果评估在一个覆盖多种空间与时间情境的大型数据集上进行。PCA 广泛用于这些目的，但我们的分析表明，当使用 MNF 替代时，可以显著改善误差率。在我们的分析中，我们还研究了在回归模型中纳入更多光谱与空间分量时误差率改善之间的关系，旨在揭示模型复杂度与误差率之间的权衡。
引用
@article{arxiv.2012.05839,
title = {Spatial noise-aware temperature retrieval from infrared sounder data},
author = {David Malmgren-Hansen and Valero Laparra and Allan Aasbjerg Nielsen and Gustau Camps-Valls},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05839},
year = {2020}
}