合成開口レーダー画像処理アルゴリズムの開発

合成孔径雷达图像处理算法开发

• 批准号: 00F00779
• 负责人: 大内 和夫
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Kochi University of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2000 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-00F00779/
• 关键词: 合成開口レーダ; 画像処理; region merging algorithm; 画像分類; Gaussian expectation method; Pi-SAR; AIRSAR; 統計解析; 水田画像

前年度に開発した「region merging algorithm (RMA)」と「Gaussian Expectation Method (GEM)」を使った画像分類アルゴリズムを宇宙開発事業団/通信総合研究所の航空機搭載合成開口レーダ(Pi-SAR)とNASAの航空機搭載AIRSARで収集された高分解能ポラリメトリック画像に適用し、アルゴリズムの改良と現地データとの精度比較を行った。観測対象の水田は岡山県児島にあリ、AIRSAR飛来時の2000年と前年度に収集した稲のパラメータや作付け面積,および作物種類等のground-truthを比較データとした。航空機搭載の合成開口レーダは分解能1〜4mと衛星搭載レーダと比べて観測対象の識別能力が非常に高いため、高次元データの処理手法の開発が考えられた。結果として、2つの(水田と水田でない)クラスの分類精度の最適化手法を開発し検証を行い、市街地等の混在している画像の多クラスヘの分類手法に発展させた。現段階においても本手法は従来の手法と比べて分類精度が勝っていることは明確である。さらに、ウェーブレット変換を利用して海洋レーダ画像から従来の手法では存在の確認が困難な小型船舶などの小さな対象物を抽出するアルゴリズムを開発した。研究成果は、国内外の学会で発表し、関連論文は国際学術誌に投稿中である。また、本研究で得られた理諭と論文集、およびMatlabを用いた処理と分類アルゴリズムがデータと共に、自由にダウンロードできるように、http://www.radarworks.com、あるいは、http://www.env.kochi-tech.ac.jp/ouchi/member/member.htmで公開している。ホームページに公開(2003年2月)以来、すでに300回以上のダウンロードがされた。

"Region merging algorithm (RMA)" and "Gaussian Expectation Method" were developed in the previous year (GEM)"The aircraft-mounted synthetic opening of the Space Development Agency/Communications Research Institute's image classification system (Pi-SAR) and NASA The aircraft is equipped with AIRSAR, which collects high-resolution energy high-resolution images and applies them, and improves them and compares them with accuracy on the spot. Observe the water fields of the Okayama Prefecture Island and the collection of AIRSAR in 2000 and the year before when AIRSAR flew over The area of パラメータや, the type of crops, etc. のground-truthを compare データとした. The aircraft-mounted synthetic opening has a decomposition capacity of 1~4m and the satellite-mounted synthetic opening has a resolution of 1~4m. The ability to identify elephants is very high, and the processing techniques of high dimensions are very high. Resultsとして、2つの(水田と水田でない)クラスのoptimization technique for classification accuracyを开発し検证を行い, 市街地, etc., mixed in, している图の多クラスヘの classifying technique, に発 Display, させた. At this stage, the classification accuracy of this method is better than that of classification accuracy, and it is clear and clear.さらに、ウェーブレット変change を Use the して ocean レーダ image から従来のtechnique では existenceのConfirmation of difficultyなsmall shipなどの小さな対物をdraw out するアルゴリズムを开発した. Research results are being published in domestic and foreign academic societies, and relevant papers are being submitted to international academic journals.また、This research is based on the rationale and the collection of papers, and the およびMatlab is used for processing and classification アルゴリズムがデータと公に、free にダウンロードできるように、http://www.rad arworks.com, あるいは, http://www.env.kochi-tech.ac.jp/ouchi/member/member.htmで开している. Since "ホームページに" was released (February 2003), "すでに" has been played more than 300 times.

项目成果

G.Davidson, K.Ouchi, G.Saito, N.Ishituska, K.Mohri, S.Uratsuka: "Polarimetric classification using expectation methods"Proc. Polarimetric & Interferometric SAR Workshop 2002, Tokyo, Japan (Proceedings 2003). (to be published). (2003)

G.Davidson、K.Ouchi、G.Saito、N.Ishituska、K.Mohri、S.Uratsuka：“使用期望方法进行极化分类”Proc。

G.Davidson, K.Ouchi, G.Saito, N.Ishituska, K.Mohri, S.Uratsuka: "Single look classification accuracy for polarimetric SAR"Proc. SAR Workshop 2003, Tokyo Japan (Proceedings 2003). (to be published). (2003)

G.Davidson、K.Ouchi、G.Saito、N.Ishituska、K.Mohri、S.Uratsuka：“极化 SAR 的单视分类精度”Proc。

K.Ouchi, G.Davidson, G.Saito, N.Ishituska, K.Mohri, S.Uratsuka: "Automatic rice-crop mapping using maximum likelihood SAR segmentation and Gaussian expectation maximization"Proc. IEEE IGARSS 2002, Toronto, Canada. 475-477 (2002)

K.Ouchi、G.Davidson、G.Saito、N.Ishituska、K.Mohri、S.Uratsuka：“使用最大似然 SAR 分割和高斯期望最大化的自动水稻作物绘图”Proc。

G.Davidson, K.Ouchi, G.Saito, N.Ishituska, K.Mohri, S.Uratsuka: "Fully polarimetric classification accuracy"Proc. IEEE IGARSS 2003, Toulouses, France. (Accepted for publication). (2003)

G.Davidson、K.Ouchi、G.Saito、N.Ishituska、K.Mohri、S.Uratsuka：“完全极化分类精度”Proc。

G.Davidson, H.Griffith: "Analysis of high resolution land clutter"IEE Proc. Vision, Image and Signal Processing. (Accepted). (2003)

G.Davidson、H.Griffith：“高分辨率土地杂波分析”IEE Proc。