Core Concepts
本研究では、スパース表現に基づく新しい機器分光応答関数推定手法を提案し、従来の parametric モデルと比較して大幅な精度向上を実現した。
Abstract
本論文では、衛星搭載分光器の機器分光応答関数(ISRF)の正確な推定が重要であることを示している。ISRFは分光器の光学系や検出器の特性によって決まり、高精度な気体濃度推定に不可欠である。
現在、parametric モデルが広く使われているが、実際の ISRF の多様な形状を十分に表現できないという課題がある。
そこで本研究では、スパース表現に基づく新しい ISRF 推定手法「SPIRIT」を提案した。SPIRIT では、分光器ごとに構築した辞書を用いて ISRF をスパース表現する。
6つの異なる分光器のデータを用いた実験の結果、SPIRIT は parametric モデルと比べて大幅に高い推定精度を示し、ほとんどの場合で1%未満の正規化誤差を達成した。
特に、MicroCarb分光器のように ISRF が観測シーンに依存して変化する場合でも、SPIRIT は優れた推定性能を発揮した。
以上より、SPIRIT は衛星搭載分光器の ISRF 推定に非常に有効な手法であることが示された。
Stats
機器分光応答関数の正規化誤差が1%未満となるよう推定する必要がある
衛星搭載分光器の機器分光応答関数は、打ち上げ時の機械的変動や軌道上の温度変化などにより、運用中に変化する
Quotes
"正確な機器分光応答関数の推定は、高分解能分光計を適切に特性化するために不可欠である。"
"パラメトリックモデルは単純で少ないパラメータ数という利点があるが、実際の機器分光応答関数の多様な形状を十分に表現できないという課題がある。"