2014 Fiscal Year Annual Research Report
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24360347
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岩崎 晃 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (40356530)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / ハイパースペクトル / 情報融合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
空間分解能は低いがスペクトル取得ができるハイパースペクトルセンサと空間分解能の高いマルチスペクトルセンサによって得られた画像データを組み合わせることで、両者の長所を併せ持つデータ融合を行い、空間分解能の高いスペクトル情報を得ることを目的としている。平成25年度の実験の反省を踏まえ、センサの感度調整を行うとともに、ソフトウェアをバージョンアップし、東大駒場キャンパスおよび筑波の農業地帯の撮像を行った。あわせて、現地データを取得し、地物の構成や地上スペクトルを同時に調査した。
データ融合にあたっては、センサのスペクトル応答関数などの装置関数が重要であるため、全スペクトル領域において校正ランプを用いた絶対校正を行った。また、センサの視野角度によって画像の明るさに分布が発生する問題を解決するために、双方向反射分布関数の補正を行うことで、得られたデータがシームレスに利用できるようになった。
空間分解能を向上させる際に、物質・含有率分離を行う非負値行列因子分解においては、物質特有のスペクトルを用いるために、観測画像を輝度データから反射率データに変換できると精度が高まると期待される。大気補正を行うことで、反射率データに変換し、有効なデータセットを作成した。
また、ハイパースペクトルセンサの地上フットプリントに対して、サブピクセルレベルのターゲットを配置し、そのスペクトル復元の程度について検討を行い、完全ではないが十分なターゲット検出に用いることができることを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
ハイパースペクトル画像とマルチスペクトル画像を同時に航空機に搭載し、データ取得を行った。また、得られた二種類の画像に対して、データ融合に成功し、空間分解能とスペクトル分解能に優れた情報を抽出することに成功した。さらに、得られたデータに対して、双方向反射率分布関数による観測角度依存性を除去するとともに、反射率への変換を行い、データセットを完成させた。このような例はほかにないため、データ利用の希望が多々出ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
データの一般公開の手段を検討し、世界各国の研究者が使えるようなものとする。あわせて、地物情報の精緻化を行い、分類の研究にも用いられるようにする。
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| Causes of Carryover |
計画通りに順調に研究が進捗し、当初の成果をあげるとともにデータセットの作成を完了して、国際会議で発表済みである、一方、本研究で作成されたデータの利用希望者から、当初計画していた輝度データ以外に反射率データの利用への期待があるため、データの加工と検証を実施したい。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
反射率データの検証およびデータの国際会議での発表を行うとともに、データ配布のための加工に用いる。
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