1990 Fiscal Year Annual Research Report
高空間分解能可視画像を利用する低分解能マイクロ波画像の空間分解能改善法
Project/Area Number |
01580033
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Research Institution | Gunma University |
Principal Investigator |
稲村 實 群馬大学, 工学部, 教授 (10011206)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
桂井 浩 千葉工業大学, 工学部, 助教授 (00009705)
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Keywords | リモ-トセンシング / マイクロ波画像 / 空間分解能 / MOSー1号人工衛星 / 可視・近赤外画像 / 分解能改善 / 画像の再構成 / 高空間分解能画像 |
Research Abstract |
本研究は広域的情報を担っているリモ-トセンシング画像のうち、熱赤外・マイクロ波画像の空間分解能の改善技術に関する研究である。すでに前年に改善の為の基礎理論やその改善能力を明らかにしているので、本年度はそれをマイクロ波画像デ-タに適用してその実効を確認する事である。そこで本年度は次の作業を行い、成果を得る事ができた。 1)MOSー1観測衛星の画像デ-タのうち、MSR画像(マイクロ波)の空間分解能改善を行う。高分解能空間情報を分離・抽出するための画像には同衛星デ-タのMESSR画像を使用した。両者の空間分解能の差は78、400倍である。この様な分解能改善は出来ないから、50倍の分解能改善を試みるため、MESSR画像を1500倍だけ位置ずれの無いように空間分解能をさげた。ここでMSRデ-タ自体にも種々の問題の有ることを経験したが、どうにか重ね合わせ処理ができた。 2)図1は津軽海峡を挟んだ北海道南部(上側)と青森(下北半島の一部)のMSRオリジナル画像である。これに前年に開発している分解能改善手法を上記の様に準備したデ-タに適用して処理をした結果が図2〜5である(詳細は省略)。 3)分解能改善画像の評価をした。ただし、どの様に評価すべきかについては、まだ十分な考察をするに至っていない。 4)高空間分解能空間情報を取得するのにMESSR画像を用いたが、VTIRのIR画像にも有効な空間情報が含まれている筈である。従って、今後はまずこの両者を使った分解能改善を行ってみる予定である。
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[Publications] 稲村 實: "SPOT HRVーP画像を利用する高空間分解能LANDSAT TM画像の再構成" 日本リモ-トセンシング学会第10回学術講演会論文集. 10. 135-138 (1990)
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[Publications] 稲村 實: "リモ-トセンシング低空間分解能熱赤外画像の空間分解能改善" ACTIVE技術論文集. 3. 185 (1989)
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[Publications] 稲村 實: "カテゴリ-分類の反復処理によるリモ-トセンシング画像の処理" 日本リモ-トセンシング学会第9回学術講演会論文集. 9. 201-202 (1989)
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[Publications] 土屋 清: "リモ-トセンシング概論(第7章分担)" 朝倉書店, 327 (1990)
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[Publications] Madan G Singh(Ed.ーinーChief): "Systens & Control EncyclopediaーTheory,Technology,Applicationsー;Remote sensing:Classification of Multispectral Images." Pergamon Press, (1989)