| 研究課題/領域番号 |
19K04420
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21030:計測工学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
上本 純平 国立研究開発法人情報通信研究機構, 電磁波研究所電磁波伝搬研究センター, 主任研究員 (70536177)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | SAR / InSAR / リモートセンシング / フットプリント / 偏波 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
合成開口レーダー（SAR）は、衛星等による写真撮影とは異なり昼夜間・天候問わず地表面を観測できるため、災害発生時の早急な被災状況把握等に優位性がある。その一方、SAR観測画像には独特なノイズや歪みが生じるため、画像の活用に際し予備知識や経験が必要とされる場合が多い。この問題の解決には自動的な情報抽出に関する技術の向上が必須である。本研究では、近年開発したSAR観測画像から建物・樹木を自動抽出するアルゴリズムを応用し、観測画像のマッピング精度の改善、及び画像中に含まれる建物が立地方位にどのように依存して観測されるかを解明するという課題に取り組む。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、研究代表者らの開発した合成開口レーダー(SAR)観測画像から建物・樹木を自動抽出するアルゴリズムを応用し、観測画像の「マッピング精度の改善」及び「建物方位角依存性の解明」という課題に取り組むものである。一番目の課題はSAR観測画像から抽出された情報について共通地図座標系で他データとの比較を行う上で、また二番目の課題は機械学習等による土地被覆分類の精度を向上させる上で基礎となる重要な課題である。
「マッピング精度の改善」については、航空機SARデータと検証用データを用いて昨年度までにある程度研究目的の達成を確認している。航空機SARデータでの実証に引き続き、今年度は衛星SARデータに対して適用可能性を検証した。その結果、建物フットプリントの抽出は可能であるものの、マッピング精度の改善までには至らなかった。ただし、解析した衛星SARデータがリピートパスによるものであったことが原因と目星は付いたため、それを念頭に置きつつ、今後研究を進めたいと考えている。
一方、「建物方位角依存性の解明」については、昨年度までの解析対象データの選定、及び解析環境の構築に引き続き、今年度は実際のデータを用いて建物方位角依存性についての統計解析を行った。その結果、建物ピクセルのみを自動抽出して解析したにも関わらず、反射強度のバラつきが統計的に大きいこと、また建物のフットプリントとその他の部分が異なる偏波依存性を示すことを新たに突き止めた。これらのメカニズムの解明には更なる研究が今後必要であるが、偏波を用いた土地被覆分類を行う上で有用な知見であると考えられる。更に、建物方位角依存性については先行研究で述べられているように偏波校正に応用できる可能性があり、ここで得られた知見は、建物のどの部分を用いて校正すれば良いか等、具体的な校正手段を決定する上で重要な役割を果たすと期待される。
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