オントロジーに基づく知識情報処理による高分解能衛星データの自動判読に関する研究

点击翻译按钮获取中文摘要

1. 多時期光学衛星データを用いた高精度土地被覆分類手法であるKPC-PRODの提案およびAVNIR-2データを用いた日本周域の土地被覆分類図の作成と公開光学衛星データを用いた広域土地被覆分類のための新たな分類手法であるKPC-PRODを提案した。また、並列処理を行うGPGPUのフレームワークであるNVIDIA CUDAを利用した高速化を検討した。KPC-PRODを用いて5年間分のAVNIR-2データセットから日本周域の10mメッシュ高精度土地被覆分類図を作成した。検証実験結果では、KPC-PRODの総合精度(Overall Accuracy、OA)は従来手法である最尤分類法やサポートベクターマシンの総合精度を上回っていたことが確認できた。まだ実用的な土地被覆分類図としての精度基準には到達していないものの、同一地点で利用可能な多時期データ数を増すことや、更に教師データを増加させることで精度向上が期待できることを示した。2. データ及びプロセスの蓄積方法とそれらを用いた解析ワークフローの自動構築・実行方法の提案衛星データ解析に登場するデータやプロセスを機械可読な形で表現・蓄積し、それらを組み合わせた解析ワークフローを自動構築するための枠組みと、その枠組みに基づく自動判読システムの構成を提案した。データやプロセスの意味情報記述の基盤として、メタデータ記述の枠組みであるRDF、および本研究で構築したオントロジーを採用し、データおよびプロセスの表現・蓄積の枠組みを提案した。また、データストア・ナレッジストアを持った自動判読システムの構成および解析ワークフローの自動構築・自動実行のアルゴリズムを提案した。