| 研究概要 |
地球環境の保全は人類の将来にとって非常に重要な課題である。その中で人工衛星や航空機による地球観測は,重要な役割を担うリモートセンシング技術である。2006年1月24日に偏波合成開口レーダ(POLSAR)を搭載した日本の人工衛星ALOSが打ち上げられた。この衛星は世界最初の偏波合成開口レーダ衛星で,この偏波データに寄せられる期待は非常に大きい。この研究の目的は,偏波レーダから得られる複素散乱行列を基に,地上ターゲットを精度良く分類・識別することである。最も重要な点は,偏波データが与えられたとき,それを分類・識別・判別・同定にどのように役立たせるかであり,次の点に重点を置いて研究を実施した。
4成分(表面,2回反射,体積,ヘリックス)散乱モデル分解手法の確立:今年度は,偏波レーダ画像の基本である集合平均の独立情報量とその性質について理論的に詳しく検討し,4つの独立偏波情報を使って散乱モデル分解手法の調整を行い,散乱電力による地上ターゲットの分解法を完成した。
偏波平均行列を使った2次統計量の偏波情報解析:2次統計量をもとに集合平均偏波行列から,固有値,回転不変量などを求め,その特徴を使った偏波パラメータを考案した.具体的にはレーダビームと斜交する市街地や,植生領域の抽出などである。その手法をALOS-PALSARデータに応用し,物理的にも一致する結果を得ることができた。
現地調査:ALOS-PALSARによって取得された新潟大学周辺の偏波データ画像と現地調査により,よく一致することが確認できた。
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