衛星(MOS-1)データによる火山を含む地域の特徴抽出

概要

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従来から、衛星データによる大気汚染あるいは、その他の環境汚染のモニタリングには、多くの関心が、寄せられてきている。しかし、汚染状況の検出あるいは、抽出方法は、リモートセンシングの分野においては、ほとんど確立されていない。マルチスベクトラルのセンサーによる、多バンドの観測値の解析により、土地被覆分類の方法は、数多く、提出されている。この、土地被覆分類の方法により、汚染状況の特徴が抽出出来ないかと、我々は、いくつかの方法を試みてきた。まず、工業地帯の煙の分布状況を抽出する試みを九州のいくつかの工業地帯に行ってみた。しかし、煙の検出は非常に微妙でかつ、高度900Kmの衛星のセンサの解像度からみて、困難であった。しかし、この試みによって、工業地帯独特の特徴を衛星画像データから抽出することが、可能になってきた。土地被覆分類の方法の中で、教師付き分類法により、標本地点をいくつか選び、トレーニングエリアとして、もとの画像データを分類する最尤法は、一見、人間の手が介在し、強力な方法と見えるが、標本地点の拾いだし、また、グラウンドトルースデータとの照合によるクラス分けに、かなりの人為的誤差が入り込むことが、経験されている。このため、教師無し分類法を当てはめて、衛星データを分類し、そこから、特徴を抽出する方法が、次に考えられるが、種々の方法には、それぞれ一長一短があり、今回の問題の適用には、限界があると考えられた。そこで、全く新しい教師無し分類法として、衛星からのデジタルデータをそのまま、用いて、分類用の一元的指標を作成し、これによる分類を検討した。多チャンネルのセンサーのバンド値の比を、適切に組み合わせることにより、特定の地域の特徴を抽出出来ることが示されている。また、大気汚染とLANDSATのTMデータのバンド比の関係も、近年報告されている。この新しい指標は、MOS-1のMESSRセンサの4つのバンド値の比の値である。また、この指標により、分類処理の過程に置いては、トレーニングデータを作成しないで、一次分類が可能となった。
1994-09-20

衛星(MOS-1)データによる火山を含む地域の特徴抽出

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