2017 Fiscal Year Annual Research Report
Multidimensional high-resolution remote sensing based on spectral data fusion
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15K20955
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
横矢 直人 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, ユニットリーダー (40710728)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / スペクトル画像 / データ融合 / 物質・含有率分解 / 土地被覆変化抽出 / 多次元超解像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
地球観測において複数のスペクトル画像を統合的に解析することで、一つのデータでは得られない地表面情報を抽出するデータ融合手法を開発した。波長応答関数や観測時期の差異に関わらず、多センサ時系列スペクトル画像集合から、因子分解に基づいて地表面の物質と含有率分布を求める理論を構築した。さらに、二つの光学センサ間で、観測領域や観測波長帯が一致しない場合でも、高空間・波長分解能画像を観測領域全域で再構成するスペクトル超解像手法を開発した。これらの技術を、土地被覆分類、物質・含有率分解、土地被覆変化検出に応用し、その有効性を確認した。本研究で開発した技術により、複数の光学衛星画像データを相乗的・統合的に処理・解析し、時空間で高解像度な土地被覆情報を認識することが可能となる。Landsat-8、Sentinel-2、EnMAP、RapidEyeなどの地球観測衛星を用いた、土地被覆解析への活用が期待される。
平成29年度は、スペクトル超解像の開発と応用に取り組んだ。ハイパースペクトル衛星とマルチスペクトル衛星では、波長分解能と観測領域に関するトレードオフが存在する。マルチスペクトル画像と、部分的なハイパースペクトル画像を用いて、マルチスペクトル画像をハイパースペクトル画像化するスペクトル超解像技術を開発した。スパースモデリングに基づく高速なスペクトル超解像アルゴリズムを開発し、Sentinel-2とEnMAPの画像融合に適用した。また、融合画像が物質・含有率分解において有用であることを示した。
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