JP4326621B2

JP4326621B2 - Data management method and apparatus, and recording medium

Info

Publication number: JP4326621B2
Application number: JP05237899A
Authority: JP
Inventors: 直樹中山; 早苗若松
Original assignee: NTT Data Corp
Current assignee: NTT Data Corp
Priority date: 1999-03-01
Filing date: 1999-03-01
Publication date: 2009-09-09
Anticipated expiration: 2019-03-01
Also published as: JP2000251052A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、リモートセンシングの利用技術に係り、より詳しくは、人工衛星等からリモートセンシングによって撮影したマルチスペクトル画像データから、使用したスペクトルセンサに依存して観測された特徴的な情報（特徴情報）を、他のスペクトルセンサに対して互換できるようにする手法に関する。
ここでマルチスペクトル画像データとは、光を用いて所定の波長帯域毎に撮影した複数の画像データから成るものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、航空機や人工衛星等によるリモートセンシングを利用して、国土や海域等の環境を広域且つ周期的に観測する技術が知られている。このようなリモートセンシング技術の適用形態として、例えば森林、田畑、市街地等のような、土地の利用形態を表す情報（以下、「土地被覆情報」）を、航空機や人工衛星に搭載されたスペクトルセンサにより撮影されたマルチスペクトル画像データを用いて分類する土地被覆分類手法についての検討がなされている。
【０００３】
この土地被覆分類手法は、具体的には、実際に現地で観測して得た土地被覆情報（以下、現地土地被覆情報）と、撮影されたマルチスペクトル画像データにおける画素や領域等の対応部分とを各々関連付けて構築したデータ（以下、「サンプルデータ」）をテーブル等の記憶形態で保持しておき、当該サンプルデータに最尤法等の統計的手法を適用することによって、マルチスペクトル画像データ全体における土地被覆情報を分類するものである。
【０００４】
例えば、「空間情報を用いたマルチスペクトル分類、新井他、日本リモートセンシング学会誌Vol.7，No.4」に記載された技術では、図５に示す概略処理手順に基づいて、使用するスペクトルセンサ毎に土地被覆情報の分類を行うものである。
この技術では、まず、分類すべき土地被覆クラスを決定するとともに、これらのクラスに関する実際の現地土地被覆情報を各々観測して収集する（ステップＳ２０１）。この処理は、人為的に行った現地の土地利用状況調査等をもとに土地の利用形態を特定していく処理である。
次に、上記ステップＳ２０１で得られた現地土地被覆情報に関連するマルチスペクトル画像データにおける対応部分を切り出してサンプルデータを構築する（ステップＳ２０２）。具体的には、特定の土地被覆クラスに関する現地土地被覆情報と一致する画素値を有する画素をマルチスペクトル画像データ中から抽出してサンプルデータを構築する。画像データから抽出される画素は、例えば、土地被覆クラスが「森林」ならば、「森林」に近似する画素値をもつ画素である。
上記ステップＳ２０２で構築されたサンプルデータを利用して、マルチスペクトル画像データ全体についての土地被覆情報を最尤法等の統計的手法により分類する（ステップＳ２０３）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述のような土地被覆分類手法では、使用するスペクトルセンサが異なるたびに、マルチスペクトル画像データから分類すべき土地被覆クラスに対応する部分を抽出して新たにサンプルデータを構築しなければならないという問題があった。
例えば、人工衛星によるマルチスペクトル画像データを用いる場合は、使用する人工衛星に依存してスペクトルセンサのカバーする波長帯やバンド数等が異なるものとなる。また、人工衛星の寿命は一般には約５年程度なので、サンプルデータは、最低でも５年に１回取り直して更新しなければならず、該更新に係るコストが増大するとともに煩雑であった。
【０００６】
このような問題は、リモートセンシングにおけるスペクトルセンサの種別に関わらず、特定のスペクトルセンサを使用して構築されたサンプルデータを、他のすべてのスペクトルセンサに対しても互換性が維持できるようにすることで解決可能なものである。
【０００７】
そこで本発明の課題は、マルチスペクトル画像データを利用した特定領域の観測において、使用する特定のスペクトルセンサに依存して観測された特徴的な情報を、他のスペクトルセンサに対して互換性をもたせ、この特徴的な情報の生成に関する処理を軽減することができる、リモートセンシングにおけるデータ管理方法を提供することにある。
本発明の他の課題は、上記リモートセンシングにおけるデータ管理方法の実施に適したデータ管理装置及びこれを応用した土地被覆分類装置を提供することにある。
本発明の他の課題は、上記リモートセンシングにおけるデータ管理装置等をコンピュータ装置上で実現するための記録媒体を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決する本発明のデータ管理方法は、ある領域をスペクトルセンサが複数のバンドで撮影することにより得られたマルチスペクトル画像データを取り込む機能を備えたコンピュータが行うデータ管理方法であって、取り込んだ前記マルチスペクトル画像データに含まれている前記スペクトルセンサの特性に依存する観測特徴を、当該スペクトルセンサによりバンド毎に観測された複数の観測値から補間的手法を用いて特徴関数を導出することにより抽出する過程と、抽出した観測特徴を、前記スペクトルセンサの特性と他のスペクトルセンサの特性との相違情報に基づいて、前記領域を撮影したときの当該他のスペクトルセンサの特性に依存する観測特徴に変換する過程とを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明による、ある実施の態様では、コンピュータが、一つのスペクトルセンサについての前記特徴関数から複数のスペクトルセンサの各々における観測特徴を導出するとともに、導出されたこれらの観測特徴に基づく所要のデータ処理を実行することができる環境を形成するように動作する。この場合、コンピュータは、前記特徴関数を、前記スペクトルセンサに依存するバンド毎の反射率又は電磁波の放射量の観測値から補間的手法を用いて導出する。
【００１０】
このデータ管理方法では、前記領域を所定区域の土地とし、森林、田畑、市街地等のような当該区域の利用形態を表す土地被覆情報の分類環境を前記実行環境とすることができる。具体的には、土地被覆情報と前記マルチスペクトル画像データに含まれる各スペクトルセンサの観測特徴とを関連付けたサンプルデータを構築し、このサンプルデータに所定の統計的手法を施すことにより、前記土地被覆情報の分類環境を形成する。
【００１１】
上記他の課題を解決する本発明のデータ管理装置は、ある領域をスペクトルセンサが複数のバンドで撮影することにより得られたマルチスペクトル画像データを所定の記憶装置で保持する画像データ保持処理手段と、前記記憶装置に保持されているマルチスペクトル画像データから、撮影時に使用されたスペクトルセンサの特性に依存する定量的な観測特徴を抽出する特徴抽出手段と、抽出された前記観測特徴を他のスペクトルセンサ用のものに適用予測して当該他のスペクトルセンサの前記領域に関する適用予測情報を生成する観測情報変換手段とを備え、前記スペクトルセンサの特性に依存する前記観測情報を、他のスペクトルセンサに依存する観測情報に変換可能にしたことを特徴とする。
【００１２】
前記画像データ保持処理手段は、具体的には、前記マルチスペクトル画像データを予めメモリに記録されている所定の換算式に基づいて電磁波の放射量を表す放射輝度データに変換するとともに、これらの放射輝度データから画素毎の反射率を算出して反射率画像データを生成し、この反射率画像データを保持するように構成され、前記特徴抽出手段が、前記反射率画像データに基づいて前記スペクトルセンサに依存する観測特徴を抽出するように構成される。
【００１３】
また、観測値が前記特定のスペクトルセンサの特性に依存する複数のバンド（周波数帯）で観測される場合、特徴抽出手段は、バンド毎に観測した複数の観測値から補間的手法を用いて特徴関数を導出することにより前記観測特徴を抽出する。そして、前記観測情報変換手段で、前記特徴関数を当該他のスペクトルセンサの特性に依存するバンド毎の個々の適用予測値に変換して前記適用予測情報を生成する。
【００１４】
上記他の課題を解決する本発明の土地被覆分類装置は、森林、田畑、市街地等の領域の利用形態を表す土地被覆情報の分類を行う装置であって、前記領域の実際の利用形態を表す現地土地被覆情報を取得する現地土地被覆情報取得手段と、前記領域をスペクトルセンサで複数のバンドで撮影することにより得られたマルチスペクトル画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した現地土地被覆情報と前記マルチスペクトル画像データに含まれる複数のスペクトルセンサの特性に依存する観測特徴とを各々関連付けたサンプルデータを構築するサンプルデータ構築手段と、このサンプルデータ構築手段により構築された前記サンプルデータに所定の統計的手法を施することによってマルチスペクトル画像データ全体における土地被覆情報を分類する分類処理手段とを有し、前記サンプルデータ構築手段が、前記取得したマルチスペクトル画像データから前記スペクトルセンサの特性に依存する定量的な観測特徴を抽出するとともに、抽出した観測特徴を他のスペクトルセンサ用のものに適用予測して当該他のスペクトルセンサの特性に依存する前記領域に関する適用予測情報を生成し、前記観測情報と前記適用予測情報とに基づいて前記サンプルデータを構築するように構成されているものである。
【００１５】
サンプルデータは、既に構築したものを用いることができる。この場合の土地被覆分類装置は、上記のサンプルデータを保持するサンプルデータ保持手段と、予め保持されている前記サンプルデータに所定の統計的手法を施することによってマルチスペクトル画像データ全体における土地被覆情報を分類する分類処理手段とで構成される。
【００１６】
上記他の課題を解決する本発明の記録媒体は、コンピュータを、ある領域をスペクトルセンサが複数のバンドで撮影することにより得られたマルチスペクトル画像データを所定の記憶装置で保持する画像データ保持処理手段、
前記記憶装置に保持されているマルチスペクトル画像データから、撮影時に使用されたスペクトルセンサの特性に依存する定量的な観測特徴を抽出する特徴抽出手段、
抽出された前記観測特徴を他のスペクトルセンサ用のものに適用予測して当該他のスペクトルセンサの前記領域に関する適用予測情報を生成する観測情報変換手段として動作させ、前記スペクトルセンサの特性に依存する前記観測情報を、他のスペクトルセンサに依存する観測情報に変換可能にするためのプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明を土地被覆情報の分類を行う土地被覆分類装置に適用した場合の実施の一形態を表す機能ブロック図である。図中、実線は処理の流れ、破線はデータの流れを表す。
この土地被覆分類装置１はディスプレイ装置、記憶装置、記録媒体読み取り機構等を具備するコンピュータによって実現されるもので、このコンピュータが所定のプログラムを読み込んで実行することにより形成される、画像データ取得処理部１１、画像データ変換処理部１２、反射率画像データ生成部１３、現地土地被覆情報取得部１４、サンプルデータ生成処理部１５、サンプルデータ変換処理部１６、サンプルデータ保持部１７、及び土地被覆情報分類処理部１８の機能ブロックを具備して構成される。
【００１８】
上記プログラムは、通常は、コンピュータの記憶装置に格納され、随時読み取られて実行されるようになっているが、処理の実行時に上記機能ブロック１１〜１８が形成されれば本発明を実施することができるので、その記録形態は、任意であって良い。例えば、コンピュータとは分離可能なＣＤ−ＲＯＭやＦＤ等の可搬性記録媒体、あるいは構内ネットワークに接続されたプログラムサーバ等に記録され、使用時に読み込まれて上記コンピュータの記憶装置にインストールされて随時実行に供されるものであっても良い。なお、上記機能ブロック１１〜１８は、上記プログラム単独によって形成されるほか、コンピュータに搭載されたオペレーティングシステム又は他のアプリケーションプログラムとの協働によって適宜形成されるものであっても良い。
【００１９】
各機能ブロックの機能は、以下のとおりである。
画像データ取得処理部１１は、図示しない画像データ入力用インタフェースを介して入力される、土地被覆情報の分類対象となる特定領域のマルチスペクトル画像データを取得して画像データ変換処理部１２へ入力するものである。この場合の画像データ入力用インタフェースは、例えば、パラボラアンテナを含む受信装置のように、人工衛星からのマルチスペクトル画像データを入力する手段であるが、予め人工衛星から取り込んだマルチスペクトル画像データを蓄積した外部記憶装置等を用いて構成しても良い。
なお、マルチスペクトル画像データは、リモートセンシングによる撮像の際に、緑バンド、赤バンド、近赤外バンド、赤外バンド、熱赤外バンド等を含む光の観測波長帯域毎に観測された、複数の画像データである。
画像データ取得処理部１１は、また、操作者等からなされる指示データに即して、既存のサンプルデータ（サンプルデータ保持部１７の記録データ）を使用するか否かの判定を行う。この場合の判定基準は任意であって良い。既存のサンプルデータを用いる場合は、制御権をサンプルデータ変換処理部１６に移すように構成される。
【００２０】
画像データ変換処理部１２は、例えば、マルチスペクトル画像データを図示しないメモリ領域に保持されている所定の換算式により電磁波の放射量を表す放射輝度データ（より具体的には、複数の画像データ毎の放射輝度データ）に変換するものである。この換算式は、マルチスペクトル画像データにおける光の波長帯域の種類、即ち使用するスペクトルセンサ毎の特性に応じて定まるもので、例えば、ＮＡＳＡ（米国航空宇宙局）等が提案している公知の換算式を用いることができる。変換された放射輝度データは、反射率画像データ生成部１３に入力されるようになっている。
【００２１】
反射率画像データ生成部１３は、マルチスペクトル画像データにおける放射輝度データから画素毎の土地被覆に関する反射率を算出するとともに、算出された反射率に基づいた反射率画像データを生成するものである。この場合の反射率の算出手法としては、例えば、「Gray Scale Log Residual法−反射率パターン解析のための一手法、日本リモートセンシング学会誌、Vol.12,No.3(1992)」に記載された公知技術を採用することができる。このようにして生成された反射率画像データは、サンプルデータ生成処理部１５に入力されるようになっている。
【００２２】
現地土地被覆情報取得部１４は、所定の入力用インタフェースを介して入力される現地土地被覆情報を取得してサンプルデータ生成処理部１５に入力するものである。この現地土地被覆情報は、予め設定された分類すべき土地被覆クラスに関する情報であり、例えば、人為的に実際の現地を各々状況調査等を行うことにより観測して収集される、森林、田畑、市街地等の土地利用形態を表す情報である。この場合の入力用インタフェースには、例えば、現地土地被覆情報を個別的に入力するためのキーボード等を用いることができる。
【００２３】
サンプルデータ生成処理部１５は、生成された反射率画像データと取得された現地土地被覆情報とを関連付けて土地被覆情報の分類のための標本となるサンプルデータを構築するものである。具体的には、特定の現地土地被覆情報と反射率画像データ中において対応する反射率から成る部分の領域とを対応づけてサンプルデータを構築するものであり、例えば、土地被覆クラスが「森林」ならば、反射率画像データ中から「森林」を表す土地被覆の反射率に対応する部分の領域を抽出してサンプルデータを構築する。構築されたサンプルデータは、サンプルデータ保持部１７に逐次保持される。この反射率画像データと現地土地被覆情報とから構築されたサンプルデータは、特定領域に関して、使用したスペクトルセンサに依存して観測された特徴的な情報を表すものとなる。
【００２４】
サンプルデータ変換処理部１６は、サンプルデータ保持部１７において過去に他のスペクトルセンサを用いて構築された既存のサンプルデータがある場合に、既存のサンプルデータをサンプルデータ保持部１７から索出して特徴変換を施し、当該既存のサンプルデータを変換対象となるスペクトルセンサに適用した適用予測情報に変換するものである。
【００２５】
サンプルデータ保持部１７は、上記のサンプルデータを保持しておくものであり、例えば、コンピュータの記憶装置等にデータベース形態、あるいはテーブル形態で適宜構成される。
土地被覆情報分類処理部１８は、サンプルデータ生成処理部１５において構築されたサンプルデータ、又はサンプルデータ変換処理部１６において特徴変換された適用予測情報を用いて、マルチスペクトル画像データ全体（特定領域全体）についての土地被覆情報を統計的に分類するものである。土地被覆情報の分類結果は、図示しない出力用インタフェースを介して適宜操作者宛に出力される。この出力用インタフェースは、例えば、ディスプレイ装置やプリンタのような可視化手段、あるいは記憶装置等の所定の記憶手段を用いて適宜構成すれば良い。
【００２６】
＜土地被覆分類処理＞
次に、本実施形態における土地被覆分類装置１の動作、特に土地被覆分類に関わるデータの管理方法を、図２に基づいて説明する。図２は、土地被覆分類装置１における全体的な処理手順の概略図である。
操作者等から指示データが入力されると、画像データ取得処理部１１は、土地被覆情報の分類対象となる特定領域に関して、既存のサンプルデータを使用するかどうかを判定する（ステップＳ１０１）。既存のサンプルデータを使用しない場合、又は既存のサンプルデータがサンプルデータ保持部１７に存しない場合（ステップＳ１０１：No）、画像データ取得処理部１１は、その特定領域についてのマルチスペクトル画像データの取得のための処理を行う（ステップＳ１０２）。取得されたマルチスペクトル画像データは、画像データ変換処理部１２において、電磁波の放射量を表す複数の画像データ毎の放射輝度データに変換される（ステップＳ１０３）。反射率画像データ生成部１３は、この変換された複数の画像データ毎の放射輝度データから、画素毎の土地被覆に関する反射率を算出して反射率画像データを生成する（ステップＳ１０４）。
【００２７】
次に、操作者等によって所定の入力用インタフェースを通じて入力された現地土地被覆情報を現地土地被覆情報取得部１４で取得し（ステップＳ１０５）、この現地土地被覆情報と上記ステップＳ１０４で生成された反射率画像データとをサンプルデータ生成処理部１５で関連付けてサンプルデータを構築する（ステップＳ１０６）。
【００２８】
一方、上記ステップＳ１０１の画像データ取得処理部１１において、既存のサンプルデータを使用すると判定した場合は（ステップＳ１０１：Yes）、制御権が直ちにサンプルデータ変換処理部１６に移る。サンプルデータ変換処理部１６は、サンプルデータ保持部１７に保持されている特定のスペクトルセンサによる既存のサンプルデータを索出するとともに、そのサンプルデータを、例えば、操作者等からの指示データによって指定されたスペクトルセンサに適用できる適用予測情報に特徴変換する（ステップＳ１０７）。特徴変換の処理については後述する。
【００２９】
上記ステップＳ１０１〜１０７の処理完了後、土地被覆情報分類処理部１８において、分類対象となるすべての領域についての土地被覆情報を統計的に分類する。分類は、上記のようにして構築されたサンプルデータ又は変換された適用予測情報を用い、例えば、最尤法等の統計的手法により行う（ステップＳ１０８）。
【００３０】
＜特徴変換処理＞
上記ステップＳ１０７における特徴変換処理の内容を詳細に説明する。ここでは、３バンドのスペクトルセンサＬにおける現地土地被覆情報Ａの観測値を、５バンドのスペクトルセンサＮに対して適用できるように特徴変換する場合の例を挙げる。図３は、３バンドのスペクトルセンサＬの特性に依存する土地被覆情報Ａの観測値、図４は、５バンドのスペクトルセンサＮの特性に依存する土地被覆情報Ａである。各々、横軸は電磁波の波長、縦軸は画素値に基づいた反射率である。
【００３１】
まず、スペクトルセンサＬのバンド１〜バンド３における個々の反射率に基づいて、スペクトルセンサＬにおける反射率の定量的な特徴を表す特徴関数ｆを導出する。この場合の特徴関数ｆは、例えば、公知のＢスプライン法等における所定の補間的手法を用い、バンド毎の個々の反射率から推定することで導出できる（図示の太実線）。次に、この特徴関数ｆに基づいて、既存のサンプルデータ、即ちスペクトルセンサＬにおける土地被覆情報Ａの観測値を、スペクトルセンサＮにおけるバンド１〜バンド５の個々の適用予測値に変換する。この変換により、新規にスペクトルセンサＮを用いてサンプルデータを構築することなく、既存のサンプルデータからのスペクトルセンサＮについて互換可能なサンプルデータが得られる。
【００３２】
なお、上述の説明は、特徴関数ｆを画素値に基づいた反射率から導出する場合の例であるが、上記例以外にも、例えば、画素値に基づいた電磁波の放射量を用いて導出することも可能である。
また、本実施形態では、サンプルデータの構築について、現地土地被覆情報と反射率画像データとを関連付けた形態について説明したが、例えば、現地土地被覆情報とマルチスペクトル画像データにおける画素値とからサンプルデータを構築するような形態についても同様に適用可能である。
【００３３】
このように、本実施形態の土地被覆分類装置１では、特定のスペクトルセンサにより構築されたサンプルデータから定量的な観測特徴を抽出して他のスペクトルセンサに対して適用させる（互換性をもたせる）ようにしたので、従来のように、使用するスペクトルセンサが異なるたびにマルチスペクトル画像データから新たなサンプルデータを構築することなく、迅速な土地被覆情報の分類が可能となる。
【００３４】
また、特定のスペクトルセンサによりサンプルデータが構築されれば、他のスペクトルセンサに対しても互換可能に適用できることから、従来手法のような、現地土地被覆情報の再取得やサンプルデータの更新処理が不要になり、運用コストの大幅な低減が可能となる。
また、リモートセンシングにおいて、例えば、耐用年数超過等に起因して人工衛星等が変更された場合であっても、過去に観測されたデータを有効活用できることから、リモートセンシングにおけるデータ管理能力が大幅に向上する。
【００３５】
（第２実施形態）
本発明は、リモートセンシングを用いた一般的なデータ管理装置として実施することも可能である。このデータ管理装置は、少なくとも、画像データ保持手段と、観測情報変換手段とを具備して構成される。
画像データ保持手段は、第１実施形態による土地被覆分類装置１の画像データ取得処理部１１、画像データ変換処理部１２、反射率画像データ生成部１３、現地土地被覆情報取得部１４、サンプルデータ生成処理部１５、サンプルデータ保持部１７を包含した機能を有するものである。マルチスペクトル画像データを取得してそれ自体を保持したり、あるいは、マルチスペクトル画像データに所定のデータ変換を施して反射率画像データを生成し、これを現地土地被覆情報と関連付けてサンプルデータを構築、保持する構成が可能である。
【００３６】
また、観測情報変換手段は、土地被覆分類装置１におけるサンプルデータ変換処理部１６を包含した機能を有するものであり、画像データ保持手段において過去に保持されたマルチスペクトル画像データ又はサンプルデータを索出して使用した特定のスペクトルセンサにおける定量的な観測特徴を導出するとともに、導出された観測特徴を、例えば、操作者等から指定される他のスペクトルセンサに対して適用させて適用予測情報を生成できるように構成される。この観測情報変換手段における出力は、例えば、土地被覆情報を分類する場合に、土地被覆分類装置１における土地被覆情報分類処理部１８と同様な機能ブロックに対して、生成された適用予測情報を入力するように構成させることで代替が可能となり、土地被覆分類装置１と同等の効果を得ることが可能となる。
【００３７】
第１実施形態による土地被覆分類装置１の構成は、構築されたサンプルデータの互換性に着目したものであるが、上述のように構成される第２実施形態のデータ管理装置では、マルチスペクトル画像データにおけるスペクトルセンサに依存して観測された特徴的な情報全般についてその互換性が維持されるものとなる。このことから、第２実施形態のデータ管理装置では、リモートセンシングにおけるスペクトルセンサの種別に関わらず、すべてのスペクトルセンサ間でサンプルデータを含む観測情報の互換性が維持できるようになる。従って、過去に観測されたサンプルデータを含むリソースの有効活用が可能になる。
【００３８】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、特定のスペクトルセンサに依存して観測された特徴的な情報を、他のスペクトルセンサに対しても互換性をもって使用できるようになる。また、本発明を土地被覆分類装置に適用することで、特定のスペクトルセンサにより構築されたサンプルデータ等のリソースを有効に活用できるので、低コストな土地被覆情報の分類環境を形成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る土地被覆分類装置の機能ブロック図。
【図２】土地被覆分類装置における概略処理手順図。
【図３】サンプルデータの特徴変換を表す模式図である。
【図４】サンプルデータの特徴変換を表す模式図である。
【図５】従来手法における土地被覆情報分類の概略処理手順図。
【符号の説明】
１土地被覆分類装置
１１画像データ取得処理部
１２画像データ変換処理部
１３反射率画像データ生成部
１４現地土地被覆情報取得部
１５サンプルデータ生成処理部
１６サンプルデータ変換処理部
１７サンプルデータ保持部
１８土地被覆情報分類処理部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a technique for using remote sensing, and more specifically, characteristic information (characteristic information) observed depending on a spectrum sensor used from multispectral image data captured by remote sensing from an artificial satellite or the like. Relates to a technique for making the signal compatible with other spectrum sensors.
Here, the multispectral image data consists of a plurality of image data photographed for each predetermined wavelength band using light.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for observing an environment such as a national land or a sea area periodically and widely using remote sensing using an aircraft, an artificial satellite, or the like is known. As an application form of such remote sensing technology, for example, a spectrum sensor mounted on an aircraft or an artificial satellite using information representing land use forms (hereinafter referred to as “land cover information”) such as forests, fields, and urban areas. The land cover classification method that classifies using the multispectral image data photographed by this is being studied.
[0003]
Specifically, this land cover classification method is based on land cover information (hereinafter referred to as local land cover information) obtained through actual observation in the field, and corresponding parts such as pixels and regions in the captured multispectral image data. Are stored in a storage form such as a table, and a statistical method such as maximum likelihood is applied to the sample data. This classifies land cover information.
[0004]
For example, in the technique described in “Multispectral Classification Using Spatial Information, Arai et al., Journal of the Remote Sensing Society of Japan Vol.7, No.4”, the spectrum sensor to be used is based on the schematic processing procedure shown in FIG. Each land cover information is classified.
In this technique, land cover classes to be classified are first determined, and actual local land cover information relating to these classes is observed and collected (step S201). This process is a process of specifying a land use form based on a local land use situation survey or the like conducted artificially.
Next, sample data is constructed by cutting out corresponding portions in the multispectral image data related to the local land cover information obtained in step S201 (step S202). Specifically, sample data is constructed by extracting pixels having pixel values that match the local land cover information relating to a specific land cover class from the multispectral image data. For example, if the land cover class is “forest”, the pixel extracted from the image data is a pixel having a pixel value that approximates “forest”.
Using the sample data constructed in step S202, land cover information for the entire multispectral image data is classified by a statistical technique such as a maximum likelihood method (step S203).
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in the land cover classification method as described above, every time the spectrum sensor to be used is different, a part corresponding to the land cover class to be classified must be extracted from the multispectral image data to newly construct sample data. There was a problem.
For example, when using multispectral image data from an artificial satellite, the wavelength band and number of bands covered by the spectrum sensor differ depending on the artificial satellite used. In addition, since the lifetime of artificial satellites is generally about 5 years, the sample data must be renewed and updated at least once every 5 years, which increases the cost of the update and is complicated.
[0006]
Such a problem makes it possible for sample data constructed using a specific spectrum sensor to be compatible with all other spectrum sensors regardless of the type of spectrum sensor in remote sensing. Can be solved.
[0007]
Therefore, an object of the present invention is to make characteristic information observed depending on a specific spectrum sensor used in observation of a specific region using multispectral image data compatible with other spectrum sensors. Another object of the present invention is to provide a data management method in remote sensing that can reduce processing relating to generation of characteristic information.
Another object of the present invention is to provide a data management device suitable for the implementation of the data management method in the remote sensing and a land cover classification device to which the data management device is applied.
Another object of the present invention is to provide a recording medium for realizing a data management device or the like in the remote sensing on a computer device.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
  The data management method of the present invention that solves the above problems is as follows.A spectrum sensor is duplicated in a certain area.NumberIn bandphotographByGainIsMultispectral image dataComputer with a function to captureA data management method,CapturedIncluded in the multispectral image dataAboveDepends on the characteristics of the spectrum sensorViewMeasurement characteristics,By deriving a feature function from multiple observations observed for each band by the spectrum sensor using an interpolative methodThe extraction process and the extracted observation features, Based on the difference information between the characteristics of the spectrum sensor and the characteristics of other spectrum sensors,regionWhen the picture was takenOther spectrum sensorsConvert to observation features depending on the characteristics ofIncluding processesMuIt is characterized by that.
[0009]
  In one embodiment according to the present invention, a computer derives observation features in each of a plurality of spectrum sensors from the feature function for one spectrum sensor, and required data processing based on these derived observation features. Operate to form an environment that can perform. In this case, the computer derives the feature function from the observed value of the reflectance for each band or the radiation amount of the electromagnetic wave depending on the spectrum sensor by using an interpolation method.
[0010]
  In this data management method,EntryAn area is defined as a land of a predetermined area, and a classification environment of land cover information representing a use form of the area, such as a forest, a field, and an urban area, can be set as the execution environment. Specifically, the land cover information is constructed by associating the observation data of each spectrum sensor included in the multispectral image data with the sample data, and applying a predetermined statistical method to the sample data, Form an information classification environment.
[0011]
  The data management apparatus of the present invention that solves the above other problems is:is thereregionThe spectrum sensorShooting with a number of bandsByGainIsMultispectral image dataHold in a given storage deviceImage data holding processing means,In storageIt is used at the time of shooting from the stored multispectral image data.TasFeature extraction means for extracting quantitative observation features depending on the characteristics of the spectrum sensor, and predicting application of the extracted observation features to those for other spectrum sensors,EntryObservation information conversion means for generating application prediction information about the area,RecordingThe observation information that depends on the characteristics of the spectrum sensorIt can be converted to observation information that depends onIt is characterized by that.
[0012]
  Specifically, the image data holding processing means processes the multispectral image data.Pre-recorded in memoryBased on a predetermined conversion formula, it is converted into radiance data representing the amount of radiation of electromagnetic waves, and the reflectance for each pixel is calculated from these radiance data to generate reflectance image data. The spectral sensor is configured to hold the spectral sensor based on the reflectance image data.Depends onIt is configured to extract observation features.
[0013]
  In addition, when the observed value is observed in a plurality of bands (frequency bands) depending on the characteristics of the specific spectrum sensor, the feature extracting means can interpolate from the observed values observed for each band.UsingFeature functionBy derivingThe observation feature is extracted. Then, the observation information conversion means converts the feature function into individual application prediction values for each band depending on the characteristics of the other spectrum sensor to generate the application prediction information.
[0014]
  The land cover classification apparatus of the present invention that solves the above-mentioned other problems includes forests, fields, urban areas, etc.TerritoryA device that classifies land cover information that represents the usage pattern of the area.EntryLocal land cover information acquisition means for acquiring local land cover information representing the actual usage of the area;in frontThe areaWith spectrum sensorpluralIn bandphotographObtained byImage data acquisition means for acquiring multispectral image data, and sample data in which the acquired local land cover information and observation features depending on characteristics of a plurality of spectrum sensors included in the multispectral image data are associated with each other are constructed. Sample data construction means;By this sample data construction meansClassification processing means for classifying land cover information in the entire multispectral image data by applying a predetermined statistical technique to the constructed sample data, and the sample data construction means includes the acquired multispectral image DataSaidQuantitative observation features that depend on the characteristics of the spectrum sensor are extracted, and the extracted observation features are predicted to be applied to those for other spectrum sensors.Depends on the characteristics ofin frontEntryGeneration prediction information about the region,AboveObservation information andAboveThe sample data is constructed based on the application prediction information.
[0015]
Sample data that has already been constructed can be used. In this case, the land cover classification device includes sample data holding means for holding the sample data and land cover information in the entire multispectral image data by applying a predetermined statistical method to the sample data held in advance. And classification processing means for classifying.
[0016]
  The recording medium of the present invention that solves the above other problems isImage data holding processing means for holding multispectral image data obtained by photographing a certain area with a plurality of bands by a spectrum sensor in a predetermined storage device;
Feature extraction means for extracting quantitative observation features depending on the characteristics of the spectrum sensor used at the time of photographing from the multispectral image data held in the storage device;
Depending on the characteristics of the spectrum sensor, the extracted observation feature is applied to another spectrum sensor and is predicted to be applied to generate application prediction information related to the region of the other spectrum sensor. A computer-readable recording medium on which a program for converting the observation information into observation information depending on another spectrum sensor is recorded.
[0017]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 is a functional block diagram showing an embodiment when the present invention is applied to a land cover classification apparatus for classifying land cover information. In the figure, the solid line represents the flow of processing, and the broken line represents the data flow.
The land cover classification device 1 is realized by a computer having a display device, a storage device, a recording medium reading mechanism, and the like, and is formed by reading and executing a predetermined program by the computer. Unit 11, image data conversion processing unit 12, reflectance image data generation unit 13, local land cover information acquisition unit 14, sample data generation processing unit 15, sample data conversion processing unit 16, sample data holding unit 17, and land cover information The functional block of the classification processing unit 18 is provided.
[0018]
The above program is normally stored in a storage device of a computer and read and executed at any time. However, if the above functional blocks 11 to 18 are formed at the time of execution of the process, the present invention is implemented. Therefore, the recording form may be arbitrary. For example, it is recorded on a portable recording medium such as a CD-ROM or FD that is separable from a computer, or a program server connected to a local network, read when used, installed in the storage device of the computer, and executed at any time. It may be provided for. Note that the functional blocks 11 to 18 may be formed by the above-described program alone, or may be appropriately formed by cooperation with an operating system mounted on a computer or another application program.
[0019]
The function of each functional block is as follows.
The image data acquisition processing unit 11 acquires multispectral image data of a specific area to be classified into land cover information, which is input via an image data input interface (not shown), and inputs it to the image data conversion processing unit 12. Is. The image data input interface in this case is a means for inputting multispectral image data from an artificial satellite, such as a receiving device including a parabolic antenna, but stores the multispectral image data captured from the artificial satellite in advance. The external storage device or the like may be used.
In addition, multispectral image data is observed for each observation wavelength band of light including green band, red band, near infrared band, infrared band, thermal infrared band, etc. during imaging by remote sensing. Image data.
The image data acquisition processing unit 11 also determines whether or not to use existing sample data (recorded data of the sample data holding unit 17) in accordance with instruction data given by an operator or the like. In this case, the determination criterion may be arbitrary. When existing sample data is used, the control right is configured to be transferred to the sample data conversion processing unit 16.
[0020]
The image data conversion processing unit 12 is, for example, radiance data (more specifically, for each of a plurality of pieces of image data) representing the radiation amount of electromagnetic waves by a predetermined conversion formula held in a memory area (not shown). Radiance data). This conversion formula is determined according to the type of wavelength band of light in the multispectral image data, that is, the characteristics of each spectrum sensor to be used. For example, a known conversion proposed by NASA (National Aeronautics and Space Administration) etc. Equations can be used. The converted radiance data is input to the reflectance image data generation unit 13.
[0021]
The reflectance image data generation unit 13 calculates the reflectance related to the land cover for each pixel from the radiance data in the multispectral image data and generates reflectance image data based on the calculated reflectance. The reflectance calculation method in this case is described in, for example, “Gray Scale Log Residual Method—One Method for Reflection Pattern Analysis, Journal of the Remote Sensing Society of Japan, Vol. 12, No. 3 (1992)”. Any known technique can be employed. The reflectance image data generated in this way is input to the sample data generation processing unit 15.
[0022]
The local land cover information acquisition unit 14 acquires local land cover information input via a predetermined input interface and inputs it to the sample data generation processing unit 15. This local land cover information is information on land cover classes that should be classified in advance. For example, forests, fields, This is information representing land use forms such as urban areas. As an input interface in this case, for example, a keyboard or the like for individually inputting local land cover information can be used.
[0023]
The sample data generation processing unit 15 associates the generated reflectance image data with the acquired local land cover information and constructs sample data as a sample for classification of the land cover information. Specifically, sample data is constructed by associating specific local land cover information with the corresponding area of the reflectance image data in the reflectance image data. For example, the land cover class is “forest”. If so, sample data is constructed by extracting a region corresponding to the reflectance of the land cover representing “forest” from the reflectance image data. The constructed sample data is sequentially held in the sample data holding unit 17. The sample data constructed from the reflectance image data and the local land cover information represents characteristic information observed depending on the spectrum sensor used for the specific area.
[0024]
The sample data conversion processing unit 16 retrieves the existing sample data from the sample data holding unit 17 when there is existing sample data constructed by using another spectrum sensor in the past in the sample data holding unit 17. Conversion is performed, and the existing sample data is converted into application prediction information applied to the spectrum sensor to be converted.
[0025]
The sample data holding unit 17 holds the sample data, and is appropriately configured in a database form or a table form in a storage device of a computer, for example.
The land cover information classification processing unit 18 uses the sample data constructed in the sample data generation processing unit 15 or the application prediction information that has undergone feature conversion in the sample data conversion processing unit 16 to use the entire multispectral image data (the entire specific region). ) Statistically classifies land cover information. The land cover information classification result is appropriately output to the operator via an output interface (not shown). The output interface may be appropriately configured by using a predetermined storage unit such as a visualization unit such as a display device or a printer or a storage device.
[0026]
<Land cover classification processing>
Next, the operation of the land cover classification apparatus 1 in the present embodiment, particularly the data management method related to land cover classification will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a schematic diagram of an overall processing procedure in the land cover classification apparatus 1.
When the instruction data is input from the operator or the like, the image data acquisition processing unit 11 determines whether or not to use the existing sample data for the specific area to be classified as land cover information (step S101). When the existing sample data is not used, or when the existing sample data does not exist in the sample data holding unit 17 (step S101: No), the image data acquisition processing unit 11 acquires multispectral image data for the specific region. The process for is performed (step S102). The acquired multispectral image data is converted into radiance data for each of a plurality of pieces of image data representing the radiation amount of electromagnetic waves in the image data conversion processing unit 12 (step S103). The reflectance image data generation unit 13 calculates the reflectance related to the land cover for each pixel from the converted radiance data for each of the plurality of image data, and generates the reflectance image data (step S104).
[0027]
Next, the local land cover information input by the operator or the like through a predetermined input interface is acquired by the local land cover information acquisition unit 14 (step S105), and the local land cover information and the reflection generated in step S104 above are acquired. The sample data is constructed by associating the rate image data with the sample data generation processing unit 15 (step S106).
[0028]
On the other hand, if the image data acquisition processing unit 11 in step S101 determines that the existing sample data is to be used (step S101: Yes), the control right immediately moves to the sample data conversion processing unit 16. The sample data conversion processing unit 16 searches for existing sample data by a specific spectrum sensor held in the sample data holding unit 17 and designates the sample data by, for example, instruction data from an operator or the like. The feature is converted into application prediction information applicable to the spectrum sensor (step S107). The feature conversion process will be described later.
[0029]
After the processing in steps S101 to S107 is completed, the land cover information classification processing unit 18 statistically classifies the land cover information for all the areas to be classified. The classification is performed using, for example, a statistical method such as a maximum likelihood method using the sample data constructed as described above or the converted application prediction information (step S108).
[0030]
<Feature conversion processing>
The contents of the feature conversion process in step S107 will be described in detail. Here, an example in the case of performing feature conversion so that the observed value of the local land cover information A in the 3-band spectrum sensor L can be applied to the 5-band spectrum sensor N will be described. 3 shows observed values of land cover information A depending on the characteristics of the 3-band spectrum sensor L, and FIG. 4 shows land cover information A depending on the characteristics of the 5-band spectrum sensor N. In each case, the horizontal axis represents the wavelength of the electromagnetic wave, and the vertical axis represents the reflectance based on the pixel value.
[0031]
First, based on the individual reflectivities in the bands 1 to 3 of the spectrum sensor L, a feature function f representing a quantitative characteristic of the reflectivity in the spectrum sensor L is derived. The feature function f in this case can be derived, for example, by estimating from the individual reflectance for each band using a predetermined interpolation method in the known B-spline method or the like (thick solid line in the figure). Next, based on the feature function f, the existing sample data, that is, the observed value of the land cover information A in the spectrum sensor L is converted into individual application predicted values of the bands 1 to 5 in the spectrum sensor N. By this conversion, sample data compatible with the spectrum sensor N from the existing sample data can be obtained without constructing sample data using the spectrum sensor N anew.
[0032]
The above description is an example in which the feature function f is derived from the reflectance based on the pixel value. However, in addition to the above example, for example, the feature function f is derived using the radiation amount of the electromagnetic wave based on the pixel value. It is also possible.
In the present embodiment, the form of associating the local land cover information with the reflectance image data has been described for the construction of the sample data. For example, the sample data is obtained from the local land cover information and the pixel values in the multispectral image data. The present invention can be similarly applied to a form that constructs.
[0033]
As described above, in the land cover classification apparatus 1 of the present embodiment, quantitative observation features are extracted from the sample data constructed by a specific spectrum sensor and applied to other spectrum sensors (with compatibility). As described above, land cover information can be quickly classified without constructing new sample data from multispectral image data every time a different spectrum sensor is used as in the prior art.
[0034]
In addition, if sample data is constructed with a specific spectrum sensor, it can be applied interchangeably to other spectrum sensors, so re-acquisition of local land cover information and sample data update processing as in the conventional method is possible. It becomes unnecessary and the operation cost can be greatly reduced.
In remote sensing, for example, even if a satellite is changed due to overdue, etc., it is possible to effectively use data observed in the past. improves.
[0035]
(Second Embodiment)
The present invention can also be implemented as a general data management device using remote sensing. This data management apparatus includes at least an image data holding unit and an observation information conversion unit.
The image data holding means includes an image data acquisition processing unit 11, an image data conversion processing unit 12, a reflectance image data generation unit 13, a local land cover information acquisition unit 14, and sample data generation of the land cover classification device 1 according to the first embodiment. It has a function including the processing unit 15 and the sample data holding unit 17. Acquire multispectral image data and retain itself, or perform predetermined data conversion on multispectral image data to generate reflectance image data and associate it with local land cover information to construct sample data The structure which hold | maintains is possible.
[0036]
Further, the observation information conversion means has a function including the sample data conversion processing unit 16 in the land cover classification device 1, and searches for the multispectral image data or sample data held in the past by the image data holding means. In addition to deriving quantitative observation features of a specific spectrum sensor used in the process, the application prediction information can be generated by applying the derived observation features to other spectrum sensors designated by an operator, for example. Configured as follows. For example, when the land cover information is classified, the output of the observation information conversion means is input the generated application prediction information to the same functional block as the land cover information classification processing unit 18 in the land cover classification device 1. It becomes possible to substitute by making it comprise, and it becomes possible to acquire the effect equivalent to the land cover classification | category apparatus 1. FIG.
[0037]
The configuration of the land cover classification device 1 according to the first embodiment focuses on the compatibility of the constructed sample data. However, in the data management device according to the second embodiment configured as described above, a multispectral image is used. The compatibility of all characteristic information observed depending on the spectrum sensor in the data is maintained. For this reason, in the data management device of the second embodiment, it is possible to maintain compatibility of observation information including sample data among all spectrum sensors regardless of the type of spectrum sensor in remote sensing. Therefore, it is possible to effectively use resources including sample data observed in the past.
[0038]
【The invention's effect】
As is apparent from the above description, according to the present invention, characteristic information observed depending on a specific spectrum sensor can be used interchangeably with other spectrum sensors. In addition, by applying the present invention to a land cover classification apparatus, resources such as sample data constructed by a specific spectrum sensor can be used effectively, so a low-cost land cover information classification environment can be formed. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional block diagram of a land cover classification apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic processing procedure diagram in a land cover classification apparatus.
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating feature conversion of sample data.
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating feature conversion of sample data.
FIG. 5 is a schematic processing procedure diagram of land cover information classification in a conventional method.
[Explanation of symbols]
1 Land cover classification device
11 Image data acquisition processing unit
12 Image data conversion processor
13 Reflectance image data generator
14 Local land cover information acquisition department
15 Sample data generation processor
16 Sample data conversion processor
17 Sample data storage
18 Land cover information classification processing section

Claims

A data management method computer having a function of capturing multispectral image data obtained done by a certain region the spectrum sensor shooting with multiple bands,
The that observation feature depends on the characteristics of the multispectral image the spectral sensor which is included in data captured, the feature functions by using an interpolation technique from the plurality of observation values observed for each band by the spectrum sensor The process of extracting by deriving ,
A process of converting the extracted observation features into observation features depending on the characteristics of the other spectrum sensor when the region is imaged based on the difference information between the characteristics of the spectrum sensor and the characteristics of the other spectrum sensor; the including,
Data management method.

The computer is configured to derive an observation feature in each of the plurality of spectrum sensors from the feature function for one spectrum sensor, an environment capable of performing the required data processing based on these observed characteristic derived form It is characterized by
The data management method according to claim 1.

The computer, characterized in that derived using an interpolation technique to the feature functions, the observed value of the reflectivity or electromagnetic radiation of each band that depends on the prior kissing Pekutorusensa,
The data management method according to claim 2.

A land pre Symbol area is given area, the computer, forests, fields, and land cover information representative of the utilization form of the section of urban areas, and observation feature of each spectral sensors included in the multispectral image data Is constructed, and the sample data is subjected to a predetermined statistical method to form a classification environment for the land cover information.
The data management method according to claim 1, 2 or 3.

An image data holding processing means for holding a multi-spectral image data in a predetermined storage device obtained by a certain region the spectrum sensor shooting with multiple bands,
From multispectral image data stored in the storage device, a feature extraction means for extracting quantitative observation feature that depends on the characteristics of the scan Pekutorusensa used during shooting,
Applying predict extracted the observation feature to that for other spectral sensors and an observation information converting means for generating Adaptive prediction information about previous SL area of the other spectral sensors,
The observation information that depends on characteristics before kissing Pekutorusensa, characterized in that the convertible into observation information depending on other spectral sensors,
Data management device.

The image data holding processing means converts the multispectral image data into radiance data representing the radiation amount of electromagnetic waves based on a predetermined conversion formula recorded in advance in a memory, and for each pixel from these radiance data. The reflectance is calculated to generate reflectance image data, and the reflectance image data is held, and the feature extraction unit depends on the spectrum sensor based on the reflectance image data. Is configured to extract,
The data management apparatus according to claim 5.

The feature extraction means is configured to extract the observation feature by deriving the characteristic function using the interpolation technique from a plurality of observation values observed for each band depends on the characteristics of the particular spectral sensor And
The observation information conversion means is configured to generate the application prediction information by converting the feature function into individual application prediction values for each band depending on characteristics of the other spectrum sensor. To
The data management apparatus according to claim 5 .

Forest, farmland, an apparatus for performing classification of land cover information representing the usage of the realm of urban areas,
And local land cover information obtaining means for obtaining local land cover information representing the actual usage of the previous SL area,
An image data acquisition means for acquiring multi-spectral image data obtained by photographing a pre SL region of a plurality of bands in the spectrum sensor,
Sample data construction means for constructing sample data each associating the acquired local land cover information and observation characteristics depending on characteristics of a plurality of spectrum sensors included in the multispectral image data;
Classification processing means for classifying land cover information in the entire multispectral image data by applying a predetermined statistical method to the sample data constructed by the sample data construction means ,
The sample data construction means extracts a quantitative observation feature that depends on the characteristics of the multispectral image data or al the spectrum sensor the acquired, applied to predict the extracted observation feature to that for other spectral sensors characterized in that it is configured such that the other generates Adaptive prediction information about previous SL area that depends on the characteristics of the spectrum sensor, constructing the sample data based on said application prediction information and the observation information Te And
Land cover classification device.

Forest, farmland, an apparatus for performing classification of land cover information representing the usage of the realm of urban areas,
Associating each of the actual usage of the the observation feature that depends on the characteristics of a plurality of spectrum sensors included the area in the multispectral image data obtained by photographing a plurality of bands in the spectrum sensor the specific area Sample data holding means for holding the constructed sample data;
Classification processing means for classifying land cover information in the entire multispectral image data by applying a predetermined statistical method to the sample data held in advance,
The sample data is obtained by applying the prediction based on the observation feature extracted with quantitative observation feature that depends on the characteristics of the spectral sensor extracted from the multispectral image data to that for other spectral sensors It is constructed based on application prediction information related to the specific region of the other spectrum sensor,
Land cover classification device.

Image data holding processing means for holding multispectral image data obtained by photographing a certain area with a plurality of bands by a spectrum sensor in a predetermined storage device;
Feature extraction means for extracting quantitative observation features depending on the characteristics of the spectrum sensor used at the time of photographing from the multispectral image data held in the storage device;
Depending on the characteristics of the spectrum sensor, the extracted observation feature is applied to another spectrum sensor and is predicted to be applied to generate application prediction information related to the region of the other spectrum sensor. A program for converting the observation information into observation information depending on other spectrum sensors is recorded,
Computer-readable recording medium.