1 / 36

AMT （角度計測技術）による　　　　　　　不規則信号列の特性解析

AMT （角度計測技術）による　　　　　　　不規則信号列の特性解析. 〇　北九州高専　 　　桐本賢太 　　 日立製作所　 　　河原洋平 　九州共立大学 　 緒方純俊. kirimoto@kct.ac.jp ogata@kyukyo-u.ac.jp. 発表内容. 背景・目的 AMT 解析の説明 Sin 波の AMT スペクトル JERS-1/SAR データ解析 AMT を利用した教師付き分類 分類結果 まとめ. 背景. 不規則で複雑な事物を指すものとして

yana
Download Presentation

AMT （角度計測技術）による　　　　　　　不規則信号列の特性解析

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. AMT（角度計測技術）による　　　　　　　不規則信号列の特性解析 〇　北九州高専　 　　桐本賢太 　　 日立製作所　 　　河原洋平 　九州共立大学 　 緒方純俊 kirimoto@kct.ac.jp ogata@kyukyo-u.ac.jp

  2. 発表内容 • 背景・目的 • AMT解析の説明 • Sin波のAMTスペクトル • JERS-1/SARデータ解析 • AMTを利用した教師付き分類 • 分類結果 • まとめ

  3. 背景 不規則で複雑な事物を指すものとして フラクタルが提案された (B. Mandelbrot : 1975) フラクタルとは 特徴的な長さ（スケール）を持たない形状のこと 図形を拡大しても，同様な形が現れる

  4. 実際の信号はスケールを変えて 観測すると性質が異なる フラクタル解析は万能でない 不規則性あるいは複雑さを定量化する 新しい解析手法が検討されている

  5. フラクタルとは異なる視点 Angle Measure Technique (AMT) (Robert Andrle : 1994) AMT解析 不規則信号列に適用

  6. 目的 JERS-1/SARデータ 不規則信号列として使用 市街地、山岳部、水域 テクスチャの違いをAMTによって識別する

  7. AMT (Angle Measure Technique)

  8. AMTの計測方法

  9. AMTの計測方法

  10. AMTの計測方法 様々なSについて補角の平均を求める

  11. Sin波(振幅と波長が100単位)

  12. サンプル数　１０回

  13. サンプル数　１００回

  14. サンプル数　５００回

  15. JERS-1/SAR JERS-1/SARの観測の概念図

  16. SARの特徴 • マイクロ波域の単バンド画像　（テクスチャ情報） • 植生などを透過し、地形や地質的特徴を捉える • 全天候型 • ノイズを多く含む 市街地 山岳部 水域

  17. SARデータからの1次元信号の生成 SARデータ レンジ方向へ展開

  18. SARデータの1次元信号 市街地 山岳部 水域

  19. SARデータのフラクタル解析とAMT解析 フラクタル解析 AMT解析

  20. AMTを利用した分類の概念図

  21. 教師データと局所領域の類似度の評価 :　計測スケール :　教師データのAMTスペクトル :　局所領域のAMTスペクトル 教師データと局所領域のＡＭＴスペクトル 近似が高いほどdの値は0に近づく

  22. 分類対象 取得場所 福岡周辺 (55.3　ｘ　55.3km) 取得時期 1992年8月4日

  23. 分類結果との比較 LANDSAT/TM画像

  24. 分類結果とNVI画像 植生指標画像 分類結果

  25. まとめ • AMT解析では、SARデータのカテゴリー差が明瞭に識別できる．フラクタル解析では困難である． • AMTは、単バンドで、ノイジィなSARデータの教師付き分類に応用できる

  26. AMTの計測方法

  27. AMTの計測方法

  28. AMTの計測方法

  29. AMTの計測方法

  30. スケールS 観察したい最小スケールから1つずつ増加 最大スケール 補角(Suppl. Angle)を求める繰り返し数 結果が収束する最短時間を考慮に入れて決定

  31. SARデータのスケール変換 15bit SARデータ 線形変換 8bit SARデータ

  32. sin波のAMTスペクトル 10回 100回 500回 1000回

  33. 教師付き分類 サンプルとする教師データを用意 局所領域を最も近い教師に割り当てる 教師付き分類の適用 市街地の分布、陸域の形状を観察

  34. NIR : 近赤外域 VIS : 可視域(赤) NVI画像のカラー表示 赤色になる地域は植生豊か

More Related