ニューラルネットワークによる熱赤外多重分光スキャナ画像のカテゴリー分類の試み
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概要
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NASAの地球観測システム(Earth Observing System, EOS)計画衛星第1号として、1998年に極軌道プラットフォームEOS-AM1が打ち上げられる。EOS-AM1には、可視〜熱赤外波長域に14チャネルを有する高空間分解能センサASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer、現在我が国で開発中)が搭載される。ASTERは陸域観測用センサとしては初めて熱赤外波長域(TIR)に複数のチャネル(CH10〜14の5チャネル)を有するため、地表面の温度情報に加えて放射率情報が得られることが特徴であり、放射率スペクトルパターンに基づく地質マッピング等、様々な応用が期待されている。ASTER/TIRに代表される熱赤外多重分光スキャナの観測データに基づく物質のカテゴリー分類については、航空機シミュレータを用いた実験等で成果が上がっているが、分類手法や前処理等、検討すべき課題は多いと思われる。そこで本研究は、ASTER/TIR擬似観測データを用いたシミュレータによって、ニューラルネットワーク分類の熱赤外多重分光スキャナデータへの適用を試みると共に、データの処理レベルと分類制度の関連性について検討したので結果を報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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