Towards the combination of data sets from various observation techniques
Towards the combination of data sets from various observation techniques
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结合各种观察技术的数据集
DOI：
10.1007/978-3-319-10828-5_6
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
R. Heinkelmann
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schmidt;F. Göttl;R. Heinkelmann
目前，异构数据集通常在参数估计过程中组合，以便利用其各自的优势和有利特征。通常，不同的数据集在测量原理、精度、时空分布和分辨率以及光谱特征方面是互补的。本文首先综述了基于高斯-马尔可夫模型的各种组合策略；将特别关注输入数据的随机建模，例如不同输入数据集之间相关性的影响。在此基础上，提出了方差分量估计方法来确定各观测技术之间的相对权重。如果输入数据集对频谱的不同部分敏感，则可以应用多尺度表示，这基本上意味着将目标函数分解为许多与特定频段相关的细节信号。可采用逐次参数估计来确定细节信号。
Nowadays, heterogeneous data sets are often combined within a parameter estimation process in order to benefit from their individual strengths and favorable features. Frequently, the different data sets are complementary with respect to their measurement principle, the accuracy, the spatial and temporal distribution and resolution, as well as their spectral characteristics. This paper gives first a review on various combination strategies based on the Gauss-Markov model; special attention will be turned on the stochastic modeling of the input data, e.g. the influence of correlations between different sets of input data. Furthermore, the method of variance component estimation is presented to determine the relative weighting between the observation techniques. If the input data sets are sensitive to different parts of the frequency spectrum the multi-scale representation might be applied which basically means the decomposition of a target function into a number of detail signals each related to a specific frequency band. A successive parameter estimation can be applied to determine the detail signals.
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2005
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发表时间：
2009
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作者：
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M. Schmidt
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