|
南極域海氷の季節的周期や年々変動の測定は全地球的気候の調査や船の航行に重要である。人工衛星データは海氷状況について多くの情報を提供するが、地上での評価はやはり必要である。グランドトル-スデータの解像度はNOAA衛星データの解像度に比べて非常に高い。グランドトル-スデータと衛星データを比較するためには、グランドトル-スデータを連続的に連結して領域を拡大し、両データとも定量的に解析する必要がある。
海氷ビデオ映像の解析では、"しらせ"の船上より撮影された海氷ビデオ映像を真上から見た画像に幾何変換し、テンプレートマッチングによりそれらの画像を連続的に結合することにより、衛星データとの比較が可能な広域海氷画像を求めた。次に、変換された画像の1ラインについて海面と氷盤の輝度値の変動を取り出し、この波形の変動により、広域の海氷状況を定量化した。
一方、気象衛星からの観測は、極域の地上の状況を広範囲にわたって理解するための最も良い方法である。しかし、極域では、雲および地表の雪や氷は、可視チャネルではほとんど同じアルビドを持ち、また赤外チャネルではほとんど同じ輝度温度を持つ。従って、極域では衛星画像から得られる値の大きさだけで、領域を識別することは困難である。本研究では、南極域のNOAA/AVHRR赤外画像を用いて、雲、海氷および陸に分類する方法を提案している。アルゴリズムは2つの手法、すなわち画像特徴量の抽出および分類法から構成されている。3つのカテゴリーから1つに分類するために、5つの画像特徴量を最短距離分類法に適用した。ここで、分類の精度を高めるために、最短距離分類法の境界の閾値を変化させた。閾値レベルを高くすると、誤分類領域は減少するが同時に分類できる領域も減少した。一般的に、分類率は目的によって決められると言いえる。
船上海氷映像を用いた海氷状況の定量化とNOAA衛星データを用いた領域分割手法による海氷域抽出法を確立できたので、両者のデータの対応を調べることが可能になった。
|
