衛星画像に含まれる空間的情報の抽出と利用に関する研究

• Project/Area Number: 01646521
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Tokai University
• Principal Investigator: 藤江 潔也 東海大学, 開発技術研究所, 講師 (90147158)
• Project Period (FY): 1989
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1989)
• Budget Amount: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000); Fiscal Year 1989: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
• Keywords: リモ-トセンシング / 画像処理 / 空間的情報 / 画素分類 / Landsat TM / SPOT HRV / 土地被覆分類 / デ-タセット

Research Abstract

平成元年度は、1)実験用デ-タセットの作成・整備、および2)画素分類における誤分類の発生状況の把握、の2点に注目した。衛星画像に含まれる空間的情報の表れ方は、衛星デ-タの地上解像度や地表被覆物の状態に大きく依存する。したがって、一定のテストサイトに対して、各種多時期の衛星デ-タと地表被覆物のティジタルマップを同一座標系上に集積したデ-タセットを用意し、それに対して体系的に研究をすすめる必要がある。上記1)は、この目的のために行った。デ-タセットを構成する衛星デ-タは、現在のところ4時期のLandsat TMデ-タと2時期のSPOT HRVデ-タであり、その原デ-タと画素分類結果の2種類の形で畜積されている。また、地表被覆物のディジタルマップとしては、1984年版と1988年版の2種類を作成した。含まれる被覆項目は、52項目であり、1画素が2m×2mに対応している。採用した座標は、UTM座標系である。
空間的情報の利用方法としては、従来の画素分類手法が苦手としている対象に対してのみ空間的情報を利用するという方法が処理精度・処理時間の観点から最も現実的と思われる。この方法論に基づいた分類を行うには、画素分類時に発生する誤分類を検出する必要がある。上記2)は、誤分類の発生状況の把握と検出の可能性を評価するために行った。1)で作成したデ-タセットを用いて、誤分類画素の分布画像デ-タセットを作成した。これによると大部分の誤分類は、MIXELが関与していることがわかった。また、検出指標としては、誤分類と正分類の対数尤度の差および分類の上位候補に対する対数尤度の変化率の2種類を検討した。実験結果によると、残念ながら少なくともこれら2種類の指標では各地表被覆物に対する安定的な検出は困難であることが判明した。