| 研究課題/領域番号 |
16H04587
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
航空宇宙工学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
岩崎 晃 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (40356530)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2016年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | ハイパースペクトル / リモートセンシング / データ処理 / データ駆動型 / モデル駆動型 / ハイパースペクトルデータ / 地球観測 / ハイパースペクトルセンサ / 情報抽出 |
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| 研究成果の概要 |
ハイパースペクトルセンサは可視・短波長赤外域で100を超える数の波長で地表面を観測する次世代の光学画像センサである。波長という次元のためにデータ量が大きくなり、そのままの形でダウンリンクすると通信系に大きな負担となる。軌道上でデータ解析を行うことを目指し、隣り合った波長の画像が似ているというデータの疎な性質に注目した。地表面のスペクトル情報モデルに基づく手法、およびデータの統計的な性質に注目する手法を開発し、データ量を削減しても地物の高精度分類に利用できることを示した。あわせて、軌道上データ処理用の計算機ならびに雲処理技術についての検討を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ハイパースペクトルデータは農林水産業や資源開発において詳細な地物情報を与える遠隔探査データとして期待されるため、世界各国で宇宙用センサの開発が行われている。波長数が増加することに伴い、従来のマルチスペクトルセンサよりもデータ量が大きくなるために、データ転送が大きな問題となっている。情報の新鮮度やダウンリンク量を考慮すると軌道上でのデータ解析が望まれており、疎なデータを利用したデータ解析手法は非常に有効である。撮像後に地球観測情報を利用可能とすることが求められている中、災害・環境汚染や農林水産業などの即時性を必要とする分野でのデータ利用に貢献可能である。
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