農業リモートセンシングにおける微細植生構造の認識
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概要
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本稿では,リモートセンシング画像において被覆が未知である農地の微細な状態変化を植生のクロロフィル量等の生態的特性に起因する質的変化と被覆率に起因する量的変化に分離して認識する手法を提案する.農地特有の植生被覆パターンをモデル化しICA(独立成分分析)法を適用することで,被覆構成要素と構成比が未知の混合スペクトル特性から各要素のスペクトル特性と混合比を同時に推定する.また,センサ特性,撮影条件等から生じるノイズ成分についても高精度に分離し,ノイズに耐性の高い認識手法であることを示す.なお,本手法は,ファイバースコープ像,顕微鏡像,半導体検査画像からの構造パラメータの認識にも応用可能である.
- 2002-12-13
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
井上 潮
(株)NTTデータ
-
小阪 尚子
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
井上 潮
株式会社nttデータ情報科学研究所
-
井上 潮
株式会社nttデータ
-
井上 潮
Nttデータ技術開発本部
-
小阪 尚子
株式会社NTTデータ
-
小杉 幸夫
東京工業大学
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