NOAA衛星データの画像特徴量による雲の抽出
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概要
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人工衛星による地上の観測は、広域にわたり等質のデータが得られるので有効な手段である。一般に衛星データを利用する場合、雲の検知が必要となるが、南極域の場合には、大部分の地表面が雪や氷で覆われているため、地表面(晴天域)と雲の区別は可視画像においても赤外画像においても困難である。これは、可視画像においては雲、雪および氷はともに反射率が高く、また赤外画像においてはともに輝度温度が低いことによる。そこで本研究では画像特徴量として、フラクタル次元および同時生起行列から導出されるテクスチャー特徴量を用いて、雲の抽出を試みた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
村本 健一郎
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
村本 健一郎
金沢大学工学部
-
松浦 弘毅
金沢大学工学部自然科学研究科画像情報工学研究室
-
斉藤 秀雄
金沢大
-
松浦 弘毅
金沢大学工学部情報システム工学科
-
久保 守
富山工業高等専門学校
-
斉藤 秀雄
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
得永 敬信
金沢大・工
-
得永 敬信
金沢大学工学部
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