| 研究課題/領域番号 |
20K14749
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
尚 方 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90779050)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 合成開口レーダ / 都市観測 / 都市解析 / 偏波 / 人工物 / 四元数ニューラルネットワーク / 人工物エリア解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
合成開口レーダ（SAR）は資源探査や災害監視等様々な分野に重要な貢献をもたらしてきた。しかし、従来解析手法では、人工物観測に実用化可能な解析法の開発は極めて困難である。申請者は各従来法と全く異なり、革新的な視点によるAveraged Stokes Vector (ASV) に基づく解析法を提案した。当該方法が従来法を凌駕する人工物検出性能を示すことを実証した。本課題では、ASV 特徴量を用いて、検出することのみならず、従来は困難である人工物の幾何形状、建物の向き、および分布密度等の推定も可能となる高機能化解析法の開発を目指す。
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| 研究成果の概要 |
三つの研究項目に対して、それぞれの成果をまとめる。（ア）ASV 特徴量の中の偏波度波動率を利用し、都市区域の高精度的に抽出することを実現した。更に、立体、平面、境界線等の細かい形の判定ができた。最終成果はリモートセンシング領域のTop journal の一つに掲載された。（イ）物理的解析に基づくと機械学習に基づく建造物向きの推定法を提案した。結果を更なる整理し、学術雑誌に投稿する予定がある。（ウ）建造物の体積・分布密度を基準として、商業施設と住宅区域の区別ができる。当該成果は、日本学会と国際会議にて発表した（エ）以上の計画通りの内容の以外に、地震前後の建造物被害レベルの観測方法も提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
衛星搭載合成開口レーダは昼夜と天候を問わず観測可能であり、人工物観測領域に大きく期待されている。しかし、従来法における複雑形態に対する解析能力が不足で、人工物観測に実用化可能な解析法の開発は極めて困難である。本研究では、既に構築したASV特徴量プールを活用することに基づいて、検出のみならず、従来は困難である人工物の幾何形状、建物の向き、および分布密度等の推定も可能となる高機能化人工物解析法の開発を実現した。本研究は、将来的に、地球環境保持や災害対応等の領域に著しい貢献をもたらすと考える。
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