高光谱卫星数据中大气痕量气体的无监督稀疏解混
信号处理
2022-02-16 v1
摘要
在本通讯中，提出了一种从超光谱卫星观测中反演痕量气体垂直柱浓度的新方法。主要思想是通过估计紫外区成像光谱仪所采集的每个混合像元中痕量气体光谱特征的丰度来进行线性光谱解混。为此，揭示了测量的稀疏性质，并应用压缩感知范式来估计由先验宽光谱库给出的气体端元的浓度，该光谱库同时包含在不同温度和压力下测量的参考截面。所提方法已使用模拟和真实高光谱数据集进行了实验评估。具体而言，实验分析依赖于利用 TROPOspheric Monitoring Instrument 收集的数据在火山喷发期间反演二氧化硫。为验证该流程，我们还将所得结果与基于差分光学吸收光谱技术的二氧化硫总柱产品以及使用盲源分离估计的反演浓度进行了比较。
引用
@article{arxiv.2201.05577,
title = {Unsupervised Sparse Unmixing of Atmospheric Trace Gases from Hyperspectral Satellite Data},
author = {Nicomino Fiscante and Pia Addabbo and Filippo Biondi and Gaetano Giunta and Danilo Orlando},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05577},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 4 figures