| 研究課題/領域番号 |
01646002
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| 研究種目 |
重点領域研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 岩手大学 |
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研究代表者 |
横山 隆三 岩手大学, 工学部, 教授 (60005395)
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| 研究分担者 |
安田 嘉純 千葉大学, 工学部, 教授 (70009413)
下田 陽久 東海大学, 情報技術センター, 教授 (20056245)
高木 幹雄 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (30013113)
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| 研究期間 (年度) |
1990
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| 研究課題ステータス |
完了 (1990年度)
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| 配分額 *注記 |
23,200千円 (直接経費: 23,200千円)
1989年度: 23,200千円 (直接経費: 23,200千円)
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| キーワード | 地球環境 / 地球観測 / 高次情報処理 / 判読手法 / モデル化 / デ-タベ-ス / デ-タ圧縮 / 地球観測情報 / シュミレーション / データベース / データ圧縮 |
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| 研究概要 |
本課題は人工衛星地球観測デ-タの情報処理に対して、(1)解析的手法をにもとづく統合的判読システムの開発(下田)、(2)環境現象の時空間記述モデル及びシミュレ-ション手法の開発(横山)、(3)地球観測情報のデ-タベ-スシステムの開発(高木、安田)、を実施しているものであり、本年度は研究開始から第2年目にあたる。
横山はリモ-トセンシングデ-タ及び地理情報を利用したメッシュ型流出モデルを提案し、今年度は解析システムの開発及び北上川の洪水事例(約40例)について評価実験をおこなった。メッシュ型流出モデルでは空間的に変化する流出特性を直接表現できる。結果は貯留関数法などの従来型モデルに比べて、非常に優れた結果を示した。最適流出パラメ-タの決定法について、さらに改良すべき点が残った。
高木はNOAA衛星のAVHRR画像から得られる海表面温度分布図のデ-タベ-ス構築の前提として、図毎に観測領域、雲の種類及び広がり、温度分布状態など、分布図が含んでいる情報の特徴を知的情報処理手法を利用して自動抽出する方法を開発し、抽出の評価をおこなった。画像によって特徴を簡略に取出せるものとそうでないものがあり、アルゴリズムの問題点が明らかにされた。安田は主成分分析によるリモ-トセンシング画像のデ-タ圧縮アリゴリズムの開発をおこなっており、植物繁茂状態を観察する目的の利用した事例についての評価をおこなった。
下田はリモ-トセンシング画像に対して土地利用分類をおこなうために、クラスタ-分析をもとにした手法を提案して、ランドサット画像についての評価実験をおこなった。分類結果は設定するクラスタ-の数に依存する。解析対象領域の大まかな土地利用状況の特徴を予じめ知識とすることによって、分類精度の改善及び計算時間の短縮が期待され、アルゴリズムの改良をおこなっている。
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