| Project/Area Number |
19J11514
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
鳥屋 剛毅 筑波大学, システム情報工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2020: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 画像レジストレーション / 地理情報システム / 衛星画像 / 合成開口レーダ / ドローン / リモートセンシング / 深層学習 / 敵対的生成ネットワーク |
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| Outline of Research at the Start |
研究目的の達成のためには、撮像系の異なる画像同士の高精度な幾何学的レジストレーションが必要となる。レジストレーションを行う画像間の空間解像度が大きく異なる場合にはスケール変化に頑健な画像特徴量を定義する必要がある。また、異なるセンサ画像間のレジストレーションを行う場合には、光学的に見え方が大きく異なる画像間で共通の特徴量を定義する必要がある。高精度レジストレーションを開発の後、実際に撮影されたモバイルカメラ画像やリモートセンシングデータに対してレジストレーション処理を行い、実際にGISデータが必要とされる場面を想定しての実証実験を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
合成開口レーダ（SAR: Synthetic Aperture Radar）は雲を透過して地表を撮影することが可能である．GISデータベースのEO画像（光学画像）との対応点探索による幾何的な対応関係の算出が可能となることで，EOでは雲に遮蔽されて地上の撮影ができない場合にも撮影が可能となり，GISデータベースの時間分解能の向上に寄与する．地上撮影画像は，地表に近い場所からの撮影であるため空間分解能が高く，撮影デバイスの数が多いため撮影頻度が高く時間分解能が高いので，これらの画像とGISデータベースのEO画像の間で対応点探索により幾何的な対応関係を算出することでGISデータベースの時空間分解能の向上に寄与する．しかし，EO画像と地上撮影画像の間の対応点探索を行うにあたっては，撮影距離の違いによる画像の空間分解能の差違と，撮影方向の違いによる射影歪みが主因となり，直接の対応点探索は非常に困難である．そこで，いわば両者の中間の特性を持つ低空撮影画像も活用することで解決した．
提案手法によって，EO・SAR・低空撮影・地上撮影の四つの異高度の撮影形態により得られた実践的な画像群を，一つのシステムに統合し，GISの時空間分解能の向上を実証した．
本提案手法の応用例としては，災害直後の被災箇所の情報共有が考えられる．本手法の適用によって，道路の陥没や小規模な構造物の倒壊など，高空撮影では撮影が困難な局所的な変化の撮影とその情報共有が容易になる．また，発災直後，高空撮影を待たずに即時の情報共有が可能になる．別の応用例としては，GISの情報を地上撮影視点に重畳提示する屋外XR（Augmented Reality，Virtual Reality，Mixed Realityの総称）が考えられる．
査読付き国際会議発表1件，国内研究会発表1件，受賞1件，査読付き英語雑誌論文投稿1件．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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