1. 航空写真を用いたシミュレーション画像の作成 高解像度衛星画像は衛星打ち上げの延期、失敗等により平成11年3月現在においても入手できない状況である。本研究では航空写真からシミュレーション画像を作成し、これをもとに種々の検討を行なった。 2. 分類項目についての検討 融合画像に対してクラスタリングを適用し分類項目数についての検討を行なった。この結果、分類項目数は各クラスの分離度により変化するため、対象画像にどのような土地被覆が含まれているかに大きく依存することが明らかとなった。 3. テストサイトデータの更新 分類精度の検証を行なうために、地上解像力1mのテストサイトデータを作成した。 4. 分類アルゴリズムの検討 土地被覆分類に最もよく用いられている最尤法におけるトレーニングデータにスクーリングを行なうことにより、トレーニングデータが正規分布に近くなるよう修正し、分類を行なうことにより、分類精度の向上をはかった。 5. 分類結果の検証 分類の結果、分類精度の大幅な向上は認められなかった。そこで、分類精度を低下させている原因を追求したところ、混合画素いわゆるミクセルの存在が分類精度を低下させている原因の一つであることが明らかとなった。
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