| 研究課題/領域番号 |
15100003
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (30108237)
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| 研究分担者 |
亀山 啓輔 筑波大学, 大学院・システム情報工学研究科, 准教授 (40242309)
宇都 有昭 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教 (90345356)
小阪 尚子 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 特任准教授 (50436713)
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| キーワード | ハイパースペクトル画像 / 病虫害推定 / ナラ枯れ / 手術支援画像 / 衛星画像 / 潮風害 / 糖度推定 / ヒト肌検出 |
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| 研究概要 |
リモートセンシング画像及び医用画像の理解において、ニューラルネットワーク及び粒子群最適化法(PSO)を用いて観測対象についてのアプリオリ情報を有効利用する具体的な枠組みを提示するとともに、高精度画像解釈を実現する上で必用な画像取得系の実現についても実験的検討を進めた。特に農林業分野では、今後、衛星搭載が予想される高解像度ハイパースペクトル(HS)画像の利用方法について東北大農学研究科、山形県立農大、ERSDAC等の協力を得て現地調査及び解析を実施した。また、医療分野では東京医科歯科大の協力を得て、手術支援に資する新たな実利用方式を検討した。以下に主要な研究成果を列挙する。
1.前年度まで得られた農地観測データに地上観測データをアプリオリ情報としたPSO等を適用し波長選択の最適化を行い、糖度推定の高精度化、大豆葉焼病被害の定量化、稲潮風害の定量化を実現した。
2.新しい観測プラットフォームとして無人ヘリを導入し、HS観測における情報取得の安定性をクレーン搭載系と比較検討し、好ましい観測条件の設定を行った。
3.最上川流域及び庄内地区のナラ枯れについHS観測を実施し、これよりナラ枯れを表す特徴量NWI(Normalized Wilt Index)を定式化した。この指標をアプリオリ情報としてASTER衛星画像を解析し、広域探査におけるNWIの有効性を確認した。
4.水難事故等を想定し、人肌の持つ赤外スペクトル特性をアプリオリ情報として有効活用し、人肌のみを高感度で抽出する指標NDHI(Normalized Difference Human Index)を提案し、その有効性を確認した。
5.多次元HS画像や医用画像を対象とした学習的処理系でアプリオリ情報を有効利用する際、モデルに含まれるパラメータ数を制限することでオーバーフィッティングを回避する処理の枠組みを定式化した。
以上の成果を関連学会・専門誌上等で報告し、新規性の高い部分について特許申請を行った。
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