地図情報を利用した人工衛星画像の認識処理に関する研究

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高分解能人工衛星画像(ランドサッットTM,SPOT画像)は、視覚的には、非常に多くの地表面に関する情報を与えている。しかし、これらの画像に従来の統計的分類手法を適用した場合、分類精度が向上するよりもむしろ精度が悪くなると言う問題が生じている。統計的分類手法は、画素毎のスペクトル情報に基づいており、対象物の空間的な特徴が考慮されていないと言うことがその原因の一つと考えられる。ここでは、画像に含まれる対象物の“色"に着目し、色の変化によりエッジを見つけ、画像を小領域に分割する方法を導入した。即ち、カラ-合成画像を使って色エッジを抽出し、エッジで囲まれた小領域を画像の構成要素の基本単位(素領域)として取り扱う処理を行った。次に、道路、河川、農地、山地等の線的・面的構造が明白な対象物に対応する画像領域を地図情報を基に推定し、それらの領域に対する素領域のスペクトル、及び、空間的特徴量によって画像を分類する。この処理手法が、1986年8月20に撮られたSPOT、ランドサットTM画像(512x512画素領域)に適用された。その結果、素領域の空間的な特徴量は、スペクトル・パタ-ンのみでは区別できない対象物の判別に有効であることが分かった。また、ランドサットTM画像に含まれるエッジ点は、道路・河川等の細い構造の対象物に対応しており、これらを精度よく抽出するには、数値化された地図情報の助けが必要であるということも示された。さらに、この研究では、高分解能人工衛星画像と地図情報との重ね合わせ処理の効率を向上させるために、地上基準点情報(地名、緯度、経度座標値)、及び、その近傍の地図イメ-ジのデ-タべ-スが構築され、そのデ-タベ-スを利用して衛星画像を幾何変換するシステムがパ-ソナル・コンピュ-タによって開発された。これにより、既存の地図から収集された道路・河川等の地図イメ-ジを衛星画像に重ね合わすことが可能になった。