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【24h】

Temporal Constraints on Linear BRDF Model Parameters

机译：线性BRDF模型参数的时间约束

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Linear models of bidirectional reflectance distribution are useful tools for understanding the angular variability of surface reflectance as observed by medium-resolution sensors such as the Moderate Resolution Imaging Spectrometer. These models are operationally used to normalize data to common view and illumination geometries and to calculate integral quantities such as albedo. Currently, to compensate for noise in observed reflectance, these models are inverted against data collected during some temporal window for which the model parameters are assumed to be constant. Despite this, the retrieved parameters are often noisy for regions where sufficient observations are not available. This paper demonstrates the use of Lagrangian multipliers to allow arbitrarily large windows and, at the same time, produce individual parameter sets for each day even for regions where only sparse observations are available.
机译：双向反射率分布的线性模型是了解表面反射率角度变化的有用工具，如中等分辨率传感器（如中等分辨率成像光谱仪）所观察到的。这些模型可用于将数据归一化为通用视图和照明几何形状，并计算积分量（例如反照率）。当前，为了补偿观察到的反射率中的噪声，将这些模型与在某些时间窗期间收集的数据进行倒置，假定该时间窗的模型参数为常数。尽管如此，对于无法获得足够观测值的区域，检索到的参数通常很嘈杂。本文演示了使用拉格朗日乘子来允许任意大的窗口，同时，即使对于只有稀疏观测的地区，每天也可以生成单独的参数集。

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