ニューラルネットワークを用いたLANDSAT画像解析の試み

概要

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リモートセンシングの技術は様々な分野で研究されてきた。最近では現地測量が困難な地域の地図を作成する必要性などから、地理情報抽出の技術開発への要求が強まってきている。この中で、河川や道路の抽出は重要な部分を占めている。河川や道路の抽出には、大きく分けて二つの処理が必要である。一つは河川や道路を線状物として抽出する特徴抽出(feature detection)で、もう一つは線状物として与えられた河川や道路の分類(classification)である。最近、特徴抽出・分類の技術に関しては、ニューラルネットワークを用いた研究が盛んになり多くの成果をあげるに至っている。中でもバックプロパゲーションは、多変量データ解析など従来の統計的な分類の手法と密接な関係があり、そのアルゴリズムが簡単なことから広く利用されようとしている。本研究では、地球探索衛星LANDSATによって観測されたTM(Thematic Mapper)画像に対して実験を行い、バックプロパゲーションによる河川と道路の検出器(detector)の構成を試みた。TMデータはマルチスペクトル・バンドを持っているので、複数のバンドを一度に利用することにより特徴抽出と分類の能力を同時に兼ね備えた検出器の構成が可能である。
一般社団法人情報処理学会の論文
1989-03-15

ニューラルネットワークを用いたLANDSAT画像解析の試み

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