2006 Fiscal Year Annual Research Report
衛星画像からのウェーブレットニューラルネットワークを用いた海洋現象パターン認識
Project/Area Number |
06F06100
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Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
Principal Investigator |
大島 正毅 東京海洋大学, 海洋工学部, 教授
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ARVELYNA Y. 東京海洋大学, 海洋工学部, 外国人特別研究員
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Keywords | 内部波 / ウェーブレット / ニューラルネット / 合成開口レーダー / 光学センサー / 海洋現象 |
Research Abstract |
ロンボク海峡や対島海峡における海洋災害・海洋現象のデータベース、例えばオイルスリックおよび内部波など、を開発するために、SARおよび光学センサー衛星画像データを獲得した。SARや光学センサーデータにはスペックルノイズや表面波からのノイズが含まれているため、ノイズフィルタリング処理を行った。位置をマッチングするために、位置校正を行った。SARおよび光学センサー衛星画像の電波・反射率を用いて、その現象を抽出するために海洋現象パターン認識を行った。オイルスリックおよび内部波は様々なスケールの現象が複雑に絡み合うので、2次元離散ウェーブレット変換による2次元多重解像度解析を提案した。ウェーブレット解析手法により内部波を検出した結果は用いる関数に影響され、本来第一波から第二波、第三波へと振幅が減少する現象が隠される傾向がある.これに対処するために、弱められた振動(damped oscillation)式を用いる、ウェーブレット変換を開発した。ウェーブレット解析によって内部波を抽出し、発生した流れを確認した。光学センサー衛星画像データを用いて、ロンボク海峡に検出された海洋現象の現地調査を行い、検出処理結果と現地データの対応が良効であることが検証できた。ロンボク海峡や対島海峡など日本近海における、海洋現象データベースを開発した。
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Research Products
(1 results)