2007 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 Tokyo University of Marine Science and Technology, 海洋工学部, 教授
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
YESSY Arvelyna 東京海洋大学, 海洋工学部, 外国人特別研究員
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Keywords | 油汚染 / 内部波 / 海洋現象 / 合成開ロレーダー画像 / 光学センサー画像 / ウェーブレット解析 / ウェーブレットネットワーク / ALOS画像 |
Research Abstract |
1993-2007年SAR、光学センサーおよびアルティメトリ衛星画像データを獲得した。18年度開発したOFID「海洋現象データベース」を更新した。2006年9月9-13日ロンボク海峡における、海洋現地調査で取ったデータを対象に海洋現象パターン認識を行った。現地調査と同一位置の衛星画像データを購入しウェーブレット解析した。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。2008年3月9-10日や25-27日男鹿半島における、油汚染現地調査を行った。ALOS・ASTER衛星画像を処理し検出した油汚染のデータは現地調査のデータとよく対応することを示すことができた。様々な天候や太陽の角度の状況で海洋現象を検出するために、ウェーブレットネットワーク研究した。そのために、Feed Forwardニュラルネットワークやシグモイド関数やLevenberg-Marquardtアルゴリズムを用いて、海洋現象認識を行った。検出結果は入力とほぼ同様の海洋現象、例えば内部波、にするには、最良の結果を与えた(r=1)。その他、様々なパターンやノイズが含まれた特徴の検出結果は小さくなり、r=0.9とr=0.3が得られた。
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Research Products
(3 results)