JP5560157B2 - スペクトル情報抽出装置 - Google Patents
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Description
〔数1〕 I = Σai×Si
ただし,aiはi番目の物体の面積比,Siはi番目の物体のスペクトル(ベクトル),Iは低空間分解能画像の対象画素におけるスペクトル(ベクトル)である。また,含まれる物体の数i=1…Nの場合,Σはi=1…Nの和を表す。
〔数2〕 I = Σai×φi
ただし,Φは関数である。Φは,スペクトルの形状や吸収特徴を関数表現したものである。例えば,混合ガウス関数などを用いてもよい。
Φがガウス関数の場合,以下の式で表現できる。
ただし,uはガウス分布の平均,cは標準偏差,bは定数,xはスペクトルを表す。
数2を解くために,残差式または評価式を設定し,誤差がもっとも小さくなるスペクトルの組み合わせを,データ蓄積部から読み出して求める。またさらに誤差が小さくなるよう,求めたスペクトルの組み合わせに対し,反復計算などによってスペクトルの微小変形を行ってもよい。また,反復計算には最小二乗法やニューラルネット等の手法を用いてもよい。さらに,判別分析等の手法を適用してもよい。
〔数4〕 I = Σai×φi+ei
さらに,誤差項eiを設定してもよい。この誤差項は,大気や撮影状況の影響、補正誤差などである。
〔数5〕 I = At × T + As ×S
ただし,I, S, Tはベクトル,At, Asは定数である。
上記数5を満足するように,TおよびSの組み合わせを求める。スペクトルデータは気象条件や観測条件によっても大きく異なるため,低解像度画像のスペクトルデータについて,あらかじめ大気補正処理を行い,反射率等の比較できる値に変換しておく。また,データ蓄積部102のスペクトルデータを気象条件や観測条件等に合わせて変化させてもよい。
照合部110は,画像から抽出した木1202と1203のスペクトルデータと,データ蓄積部102から読み出したスペクトルを照合し,最も類似度の高いスペクトルデータがメタ情報として保持している木の種類,状態等の情報を抽出する。
Claims (9)
- 解析対象となる物体についての第1の空間分解能の画像データと、前記第1の空間分解能よりも空間分解能が低い前記解析対象となる物体についての第2の空間分解能の画像データとを入力する入力手段と、
前記第1の空間分解能の画像データと、前記第2の空間分解能の画像データとを対応付ける画像対応部と、
前記第1の空間分解能の画像データを用いて、前記解析対象となる物体が前記第2の空間分解能の画像データで占める割合を求める空間解析部と、
前記割合に基づいて、低空間分解能画像のスペクトルを複数のスペクトルに分解するスペクトル割当部と、
前記複数のスペクトルに基づいて、前記第1の空間分解能の画像データを再生成し、出力する手段とを、
有することを特徴とするスペクトル情報抽出装置。 - 前記スペクトル情報抽出装置は、更に、スペクトルデータが蓄積されたデータ蓄積部を有し、
前記スペクトル割当部は、前記空間解析部で求めた割合と前記スペクトルデータを照合して,前記複数のスペクトルに分解することを特徴とする請求項1記載のスペクトル情報抽出装置。 - 前記スペクトル情報抽出装置は、更に、スペクトル状態解析部を有し、
前記スペクトル状態解析部は、前記解析対象となる物体の少なくとも一つまたは所定の領域のスペクトルを解析し,前記物体の状態を推定することを特徴とする請求項2記載のスペクトル情報抽出装置。 - 前記スペクトル情報抽出装置は、更に、スペクトル状態管理部を有し、
前記状態管理部は、前記推定された物体の状態に合わせて,処置方法を提示することを特徴とする請求項3記載のスペクトル情報抽出装置。 - 更に、前記推定した物体の状態または前記処置方法を、地図上に重ね合わせて表示させる手段を有することを特徴とする請求項4記載のスペクトル情報抽出装置。
- 前記処置方法は,ハザードマップを作成することであることを特徴とする請求項4記載のスペクトル情報抽出装置。
- 前記第1の空間分解能の画像データは、地図データであることを特徴とする請求項1記載のスペクトル情報抽出装置。
- 前記解析対象となる物体は複数あり、前記第1の空間分解能は前記物体それぞれを認識できる分解能であり、前記第2の空間分解能は前記物体それぞれを認識できない分解能であることを特徴とする請求項1記載のスペクトル情報抽出装置。
- 前記解析対象となる物体は、複数の独立した物体であり、前記独立した物体の2つ以上を一纏めとして、前記複数のスペクトルのうちの1つのスペクトルを割り当てることを特徴とする請求項1記載のスペクトル情報抽出装置。
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