연구진이 스탠드오프 LWIR 하이퍼스펙트럴 이미징에서 대기 보정을 위해 집합 기반 딥러닝 프레임워크를 개발했어요. 이 프레임워크는 다양한 스탠드오프 거리에서 측정한 복사량 데이터를 입력으로 받아 투과율, 대기 경로 복사량, 하강 복사 스펙트럼을 동시에 추정합니다. 학습된 표현을 분석한 결과, 지리적으로 일관된 데이터 집합에서 잠재적 특징이 활성화되는 것을 확인했어요.
개발된 프레임워크는 MODTRAN으로 생성된 스탠드오프 LWIR 데이터셋에서 테스트를 거쳐 모든 추정 제품에 걸쳐 낮은 스펙트럴 왜곡을 보여줬어요. 연구 데이터셋과 코드는 공개되어 있습니다.