研究課題/領域番号 |
23K03893
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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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 / マルコフ確率場 / DEM / DSM |
研究開始時の研究の概要 |
数値地形モデル(DTM)は、ビルや樹木といった地物が除去された高さマップであり、土砂崩れ発生時の土砂流出量の推定や水流解析等に利用される重要な情報である。本研究では、「合成開口レーダー(SAR)で取得した地物を含む高さマップである数値表層モデル(DSM)から、どうすれば迅速かつ精度よくDTMを自動生成できるか」という課題に取り組む。SARには、昼夜間・天候問わず地表面情報を取得できるという唯一無二の優れた特性がある一方、情報抽出に高度な経験を要するという難点がある。このような背景を踏まえ、SAR画像中の接地点群の自動認識技術を利用したDTM生成手法に関する研究を実施する。
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研究実績の概要 |
本研究の目的は、「どうすればSAR DSMから迅速かつ精度よくDTMを自動生成できるか」という課題に対し、これまで培ってきたSAR画像中の接地点群自動認識技術を利用し解決を図るというものである。今年度は、自動認識によって見出された接地点群の検出精度改善を目的とし、「マルコフ確率場(MRF)に基づく地物接地点群の誤検出抑制アルゴリズム」に関する取り組みを実施した。具体的には、人工データを用いた数値実験を実施済みである当該アルゴリズムを実観測データへ適用し、ハイパーパラメータに対する適切な探索範囲や間隔に関する調査を行った。 単純形状のアパート等、誤検出判断が容易に行える対象へのアルゴリズム適用結果について目視確認したところ、誤検出と思われる地物接地点群が正しく誤検出判定されていることを確認した。一方で、当該アルゴリズムに含まれる3つのハイパーパラメータのうち、真値と観測値を紐づける尤度関数に関わるハイパーパラメータが、想定より大きい値として推定されていることが疑問点として挙げられる。本事象の原因及びその解釈については、計算コードの見直しを含め引き続き検討を進めていきたい。なお、現在の計算コードでは、当該アルゴリズムの適用範囲として、SAR画像上においてアジマス方向に50 m前後の長さを有する構造物が限界である。この長さ制限は、後続のステップで取り組む予定であるDTM生成に対しては大きな障害とならないと考えているが、必要に応じて分割処理等、対策を施すこととしたい。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の研究計画通り、MRFに基づく地物接地点群の誤検出抑制アルゴリズムについて、ハイパーパラメータの推定範囲に当たりを付けた上で実データへの適用を開始できているため。
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今後の研究の推進方策 |
現時点でスケジュールとしては、研究計画通りに推進できているため、基本的には引き続き当初計画に沿って研究を進めて行くこととしたいが、推定されたハイパーパラメータ値の妥当性については、優先して検討を進める。
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