リモ-トセンシング画像の統合型解析アルゴリズムに関する研究

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本研究では、異なったセンサや多様な画像処理オペレ-タ、種々の調査・測量によって得られた多角的な情報や特徴を統合し、信頼性の高い解析を実現することがリモ-トセンシング画像の高次処理の基本技術となると考え、そのための多角的情報の統合アルゴリズムの開発と統合型画像解析ソフトウェアシステムの設計・試作を研究目的としている。本年度は、研究の第一段階として次の2つのテ-マに関する理論的基礎研究を行った。1.センサによって計測されたデ-タや画像処理によって抽出された特徴には曖味性がある。本研究では、曖味性のある多数の部分情報を統合し、信頼性の高い認識を行うための統合アルゴリズムとしてDempster-Shaferの確立モデル(DSモデル)を取り上げ、その論理的な意味を検討するとともに、新たな部分情報の統合アルゴリズムを考案した。この統合アルゴリズムを用いると、分類結果の信頼性が定量的に評価できるだけでなく、矛盾した複数の部分情報から、DSモデルによる分類問題が前提としている仮定が誤っている確率が導かれるという、これまでにはなかった機能が実現できる。2.リモ-トセンシング画像解析システムでは多種多様な情報が処理、操作される。本研究では、リモ-トセンシング画像解析に必要な情報や特徴の種類を分類整理し、解析プログラムにおいて利用可能なデ-タ型として体系化することによって初めて多角的な情報・特徴を柔軟に操作・解析できるソフトウェアシステムが構築できると考え、そのためのデ-タ構造の基本設計を行った。具体的には、画像、地図などの線図形、メッシュ・デ-タ、ディジタル標高マップなどを表す抽象的なデ-タ型をまず定義し、それらが2次元配列、4分木、ランレングス・コ-ド、チェイン・コ-ド等の具体的デ-タ型によってどのように表現されるのかを階層的に記述するマルチメディア・デ-タ構造を設計した。