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地球観測や微小重力応用など宇宙利用分野において、多種多様のセンサデータを融合することで単一のセンサでは得られなかった情報を抽出する。通常はデータ融合の際に、相互相関が用いられているが、データ相互の関係が線形であることを前提としており、対応するデータ特性が異なる場合には部分的逆相関や非線形性のために、良い相関が取れなくなる。本研究では、相互情報量を適用することで宇宙利用におけるこれらの問題を解決することを目的とする。
相互情報量はデータ間のヒストグラムをもとに得られる統計的な指標である。この性質を利用して、植生に対して非線形に振舞う2つの波長データに対しても、データ融合を可能とすることが判明した。データ融合を精密に行うために、各格子点における相互情報量を高精度補間する手法を開発し、数段階のリサンプリング法と併せることで、サブピクセル以下の評価において、整数値へのロッキングを抑えることに成功した。得られた多波長地球観測データは、色ずれが極めて小さくなり、複合的なデータ解析が可能となった。また、ベクトル地図がリサンプリングに対して劣化しないことを勘案して、ラスターデータに対して相互情報量を用いて融合することを試み、地上基準点を用意することなく観測データの位置精度を自動的にあわせることを示した。さらに、相互相関と組み合わせることで、データ融合の精度、信頼性ならびに速度を向上させる見通しを得た。
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