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リモ-トセンシング画像の高次階層処理に関する研究

遥感图像高阶层次处理研究

基本信息

批准号：
02228108
负责人：
藤村貞夫
金额：
$ 1.22万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1990
资助国家：
日本
起止时间：
1990 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究班では,リモ-トセンシング画像に含まれる情報を,階層化した処理を導入して,効率よく抽出・処理することにより,人間に必要な高レベルの情報を提供する手法を開発することを目的とした.すなわち,従来の画一的手法にはみられない人間の思考過程に近い処理手法による高度の情報処理の可能性を検討することを目的とした.具体的には,自動レジストレ-ション手法,重み付き変化域の抽出,事前情報・知識の導入による処理,処理結果の観測系への帰還による階層化センサ開発をテ-マとした.(1) <自動的レジストレ-ション手法>___ー多次元画像処理では画像同士を精度よく重ね合わせねばならない.幾何歪を対象とし,アフィン変換で重ね合わせのできる領域を階層的に求める手法を開発した.重ね合わせの評価には散布図上での相関係数を利用した.(2) <変化の予測に基づく重要度に重みをつけた変化領域抽出>___ー 1年以内に得られた異なる季節の画像セットと,数年を隔てた同種のセット(計4画像)の処理に基づく季節変化と恒常変化の判別法を開発した.季節変化は年を隔てて元に戻り,恒常変化はそうではないことに注目し,論理的に矛盾のない変化パタ-ンを抽出して両者を区別できることを明らかにした.(3) <対象物に関する知識や a priori 情報導入>___ー地形情報に関する有力な知識である地図を用いて画像を階層化して分類する手法を開発した.人工衛星からの画像では農地,森林等の面的構造を抽出できても,道路,鉄道などの線的構造を抽出することは困難である.知識を利用して線的構造を抽出し,総合的な分類精度を向上できることが判明した.(4) <階層化センサの開発>___ー高感度高分解能画像化分光センサを開発し基礎実験を行なった.分光分解能が約1.5nm,対象面の放射照度が100lux程度で測定が行えることが分かった.また.酸性の水に浸した植物の葉の分光特性が700nm近辺で僅かに変化することも明らかにした.

This research class is aimed at developing methods for the introduction of hierarchical processing of information contained in images, and for the extraction and processing of information necessary for human development. The method of drawing a picture is to discuss the possibility of information processing in the near future Specifically, the automatic L-S-S-T-S approach focuses on the extraction of variable domains, the processing of prior information and knowledge import, and the hierarchical server development of processing results and observation systems. (1)<Automatic image processing>__Multidimensional image processing is the same as the image processing accuracy. The geometry of the image, the transformation of the domain, the hierarchy of the domain, the method of development. The correlation coefficient of the correlation coefficient is used to evaluate the correlation coefficient. (2)<Change in prediction requires careful attention to the importance of the basic factors and the extraction of changing fields>__-The portraits of different seasons were obtained within one year, and the same portraits (a total of 4 portraits) were processed over several years. A method to determine the basic factors of seasonal changes and constant changes was developed. Seasonal change is different from the year, constant change is different from the year, logical contradiction is different from the year. (3)<Introduction of knowledge and priori information about objects>___ Artificial satellite images are difficult to extract from the surface structure of cultivated land, forests, etc., and from the structure of roads and railways. Knowledge is used to extract the structure of the line, and the classification accuracy of the combination is improved. (4)<Development of Hierarchical Spectrum>__-High Sensitivity, High Resolution, Image Spectral Spectrum> Development of Hierarchical Spectrum>___-Basic Implementation. Spectroscopic decomposition energy is about 1.5 nm, and the irradiance of the image plane is about 100lux.また. The spectral characteristics of leaves of plants immersed in acidic water are 700nm.