ＧＩＳデータの多重解像度化のための多様な撮像系から得た画像群のレジストレーション

对从各种成像系统获得的图像进行配准，以实现 GIS 数据的多分辨率

• 批准号: 19J11514
• 负责人: 鳥屋 剛毅
• 金额: $ 1.09万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J11514/
• 关键词: 画像レジストレーション; 地理情報システム; 衛星画像; 合成開口レーダ; ドローン; リモートセンシング; 深層学習; 敵対的生成ネットワーク

合成開口レーダ（SAR: Synthetic Aperture Radar）は雲を透過して地表を撮影することが可能である．GISデータベースのEO画像（光学画像）との対応点探索による幾何的な対応関係の算出が可能となることで，EOでは雲に遮蔽されて地上の撮影ができない場合にも撮影が可能となり，GISデータベースの時間分解能の向上に寄与する．地上撮影画像は，地表に近い場所からの撮影であるため空間分解能が高く，撮影デバイスの数が多いため撮影頻度が高く時間分解能が高いので，これらの画像とGISデータベースのEO画像の間で対応点探索により幾何的な対応関係を算出することでGISデータベースの時空間分解能の向上に寄与する．しかし，EO画像と地上撮影画像の間の対応点探索を行うにあたっては，撮影距離の違いによる画像の空間分解能の差違と，撮影方向の違いによる射影歪みが主因となり，直接の対応点探索は非常に困難である．そこで，いわば両者の中間の特性を持つ低空撮影画像も活用することで解決した．提案手法によって，EO・SAR・低空撮影・地上撮影の四つの異高度の撮影形態により得られた実践的な画像群を，一つのシステムに統合し，GISの時空間分解能の向上を実証した．本提案手法の応用例としては，災害直後の被災箇所の情報共有が考えられる．本手法の適用によって，道路の陥没や小規模な構造物の倒壊など，高空撮影では撮影が困難な局所的な変化の撮影とその情報共有が容易になる．また，発災直後，高空撮影を待たずに即時の情報共有が可能になる．別の応用例としては，GISの情報を地上撮影視点に重畳提示する屋外XR（Augmented Reality，Virtual Reality，Mixed Realityの総称）が考えられる．査読付き国際会議発表1件，国内研究会発表1件，受賞1件，査読付き英語雑誌論文投稿1件．

synthetic aperture Synthetic Aperture Radar) EO image of GIS data (optical image) and point exploration. Geometric relationship calculation. EO cloud cover. Ground image. Possibility. GIS data time decomposition. The spatial decomposition energy of ground image is high, the number of image is high, the temporal decomposition energy is high, the spatial decomposition energy of ground image is high, the spatial decomposition energy of ground image is high, the spatial decomposition energy of ground image is high, and the spatial decomposition energy of ground image is high. The distance between EO image and ground image is different from that between EO image and ground image. The distance between EO image and ground image is different from that between EO image and ground image. The distance between EO image and ground image is different from that between EO image and ground image. The characteristics of the middle part. The proposed method includes EO·SAR·low-altitude photography·ground photography·four different heights of photography patterns, and the combination of GIS temporal and spatial decomposition capabilities. This proposal is based on the information shared by the affected areas after the disaster. The method is applicable to road and small-scale structures, and high-altitude imaging is easy to share information. After the disaster, the high-altitude image is waiting for the real-time information to be shared. In addition, GIS information is reflected from the ground view point, and the outdoor XR (Augmented Reality, Virtual Reality, Mixed Reality) is displayed. 1 submission for international conference, 1 submission for domestic research association, 1 award, 1 submission for English journal.

项目成果

Curtin University(オーストラリア)

科廷大学（澳大利亚）

SAR2OPT: Image Alignment Between Multi-Modal Images Using Generative Adversarial Networks

• DOI: 10.1109/igarss.2019.8898605
• 发表时间: 2019-07
• 期刊: IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
• 作者: H. Toriya;A. Dewan;I. Kitahara

敵対的生成ネットワークを用いたSAR衛星画像と光学衛星画像の対応点探索法

基于生成对抗网络的SAR卫星图像和光学卫星图像的对应点搜索方法

• 发表时间: 2020
• 作者: 鳥屋剛毅;Ashraf Dewan;北原格
• 通讯作者: 北原格

適応的画像スケーリング処理による空間解像度が異なる画像間の対応点探索精度の向上

使用自适应图像缩放处理提高不同空间分辨率图像之间匹配点搜索的准确性

• 发表时间: 2020
• 作者: 鳥屋剛毅;Ashraf Dewan;北原格
• 通讯作者: 北原格

Adaptive Image Scaling for Corresponding Points Matching between Images with Differing Spatial Resolutions

不同空间分辨率图像之间对应点匹配的自适应图像缩放

• 发表时间: 2020
• 作者: Hisatoshi Toriya;Ashraf Dewan;Itaru Kitahara
• 通讯作者: Itaru Kitahara