放射モデルに基づく多時期ランドサット画像の識別
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概要
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リモートセンシング画像の識別問題は土地被覆分類,土地利用等のために1960年後半から活発に様々な研究がなされてきた.近年,ニューラルネットワーク法の発展に伴って,その手法を利用した研究が多く見られ,有効性が確認されている.しかし,これらの研究はいずれも一時期のランドサット画像を対象としたものである.一方,リモートセンシングの一問題として,センサの観測範囲が限られているため,一定範囲の地表を観測する場合に時期が異なってしまうことが多くある,例えば,ランドサットTM画像に対して福岡県全域では2時期に分かれて観測される.観測時期が異なる多時期画像は様々な要因がスペクトルに影響を及ぼしている.そこで,本論文では識別を困難にする要因の中で物理的に予測可能な太陽光と黒体放射の影響に着目する.本輝度値変換は多時期ランドサット画像に対して太陽の仰角情報を利用した太陽光の反射モデルと黒体放射に基づく.実際の画像データに適用したニューラルネットワーク識別実験により,識別における本輝度値変換の有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-05-18
著者
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