SAR画像中で自動認識された建物・樹木等のフットプリントに関する応用研究

SAR图像中建筑物、树木等足迹自动识别的应用研究

基本信息

批准号：
19K04420
负责人：
上本純平
金额：
$ 2.83万
依托单位：
National Institute of Information and Communications Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04420/
关键词：
SAR InSAR リモートセンシングフットプリント偏波

项目摘要

本研究は、研究代表者らの開発した合成開口レーダー(SAR)観測画像から建物・樹木を自動抽出するアルゴリズムを応用し、観測画像の「マッピング精度の改善」及び「建物方位角依存性の解明」という課題に取り組むものである。一番目の課題はSAR観測画像から抽出された情報について共通地図座標系で他データとの比較を行う上で、また二番目の課題は機械学習等による土地被覆分類の精度を向上させる上で基礎となる重要な課題である。「マッピング精度の改善」については、航空機SARデータと検証用データを用いて昨年度までにある程度研究目的の達成を確認している。航空機SARデータでの実証に引き続き、今年度は衛星SARデータに対して適用可能性を検証した。その結果、建物フットプリントの抽出は可能であるものの、マッピング精度の改善までには至らなかった。ただし、解析した衛星SARデータがリピートパスによるものであったことが原因と目星は付いたため、それを念頭に置きつつ、今後研究を進めたいと考えている。一方、「建物方位角依存性の解明」については、昨年度までの解析対象データの選定、及び解析環境の構築に引き続き、今年度は実際のデータを用いて建物方位角依存性についての統計解析を行った。その結果、建物ピクセルのみを自動抽出して解析したにも関わらず、反射強度のバラつきが統計的に大きいこと、また建物のフットプリントとその他の部分が異なる偏波依存性を示すことを新たに突き止めた。これらのメカニズムの解明には更なる研究が今後必要であるが、偏波を用いた土地被覆分類を行う上で有用な知見であると考えられる。更に、建物方位角依存性については先行研究で述べられているように偏波校正に応用できる可能性があり、ここで得られた知見は、建物のどの部分を用いて校正すれば良いか等、具体的な校正手段を決定する上で重要な役割を果たすと期待される。

这项研究应用了主要研究者开发的算法，从合成孔径雷达（SAR）观测图像中自动提取建筑物和树木，旨在提高观测图像的映射精度并阐明建筑物方位角的依赖性。第一个挑战是将SAR观测图像提取的信息与公共地图坐标系中的其他数据进行比较，第二个挑战是利用机器学习等方法提高土地覆盖分类的准确性。这是一个重要的问题。关于“提高测绘精度”，我们已经确认去年利用飞机SAR数据和验证数据在一定程度上实现了我们的研究目标。继使用飞机SAR数据进行演示后，本财年我们验证了卫星SAR数据的适用性。结果，虽然可以提取建筑物足迹，但测绘精度无法提高。然而，我们现在有线索表明，造成这种情况的原因是我们分析的卫星SAR数据来自重复通过，因此我们希望在将来进行研究时牢记这一点。另一方面，关于“建筑物方位依赖性的阐明”，继去年分析目标数据的选择和分析环境的构建之后，今年我们将利用实际数据进行建筑物方位依赖性的统计分析。结果，我们发现，即使仅自动提取和分析建筑物像素，反射强度的变化在统计上也很大，并且建筑物和其他部分的足迹显示出不同的偏振依赖性。需要进一步的研究来阐明这些机制，但这些发现被认为对于使用极化进行土地覆盖分类是有用的。此外，正如之前的研究中提到的，建筑物方位角依赖性可能适用于偏振校准，并且这里获得的知识可以用于确定应该使用建筑物的哪一部分进行校准，预计将在确定中发挥重要作用。具体的校准方法。