モフォロジーによる時系列融雪地滑り線成分抽出法に関する研究

基于形态学的时间序列融雪滑坡线分量提取方法研究

• 批准号: 07750630
• 负责人: 辻子 裕二
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Fukui National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07750630/
• 关键词: リモートセンシング; 人工衛星; 融雪地滑り; モフォロジー; 境界検出; グリーンタフ

本研究は、(1)モフォロジーによる線成分の抽出法の確立、(2)時系列融雪地滑り地域との関連性評価の両面から構成される。(1)モフォロジーは、構成要素と呼ばれるフィルタ(オペレータ)の特徴を利用して、対象とする物体の形状検出によく用いられる手法である。モフォロジーは2値のモフォロジーと多値のモフォロジーに分類されるが、本研究で取り扱う人工衛星リモートセンシングデータは多値の情報であるため後者を用いた。従来より提案されているopening型およびclosing型境界の最小値で表現される境界検出式は、構成要素の拡大に伴い検出される境界成分も肥大し、また境界以外の成分を検出する欠点がある。これに対し本研究では、広領域・狭領域の両面から境界を検出する方法を提案し、河川境界の検出を例に解析を行った。この結果、従来の手法に対して構成要素の拡大に伴う境界成分の肥大と境界以外の成分検出の抑制に成功した。(1)融雪地滑りと相関の強いグリーンタフと呼ばれる帯上成分の検出を(1)に基づき行い、実際の現象との関連性を評価するために、融雪機構についての検討を行った。現段階では、近年の温暖な気候により積雪量が不十分であり融雪機構の詳細な把握まで至っていない。本研究の最終成果は、今後多時期のデータが整備されることにより広域な防災計画に寄与するものと考える。

这项研究包括（1）建立一种使用形态提取线成分的方法，以及（2）评估这两个区域之间的关系：（1）使用形态提取线成分的方法，以及（2）评估时间序列雪地雪层滑坡之间的关系。 （1）形态是一种通过利用称为组件的过滤器（操作员）的特性来检测目标对象形状的技术。形态被分类为二元形态和多值形态，但是后者之所以使用，是因为本研究中处理的卫星遥感数据是多值信息。过去提出的边界检测公式由开放类型和闭合型边界的最小值表示，也具有检测到当组件扩展时检测到的边界组件的缺点，并且具有检测其他边界以外的组件的缺点。相比之下，这项研究提出了一种检测宽区域和狭窄区域边界的方法，并以河流边界为例对其进行了分析。结果，与常规方法相比，由于组件的膨胀而成功抑制了边界组件的扩大和除边界组件以外的组件的检测。 （1）我们进行了一种称为Green Tough的地下成分，该组件与基于（1）的融雪滑坡高度相关，并检查了融雪机制以评估其与实际现象的关系。在这个阶段，由于近年来气候温暖，降雪量还不够，我们尚未对融雪机制有详细的了解。这项研究的最终结果有望通过准备许多时期的数据来为广泛的预防灾难计划做出贡献。