(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＡＲ画像を利用した土地利用分類処理方法において、
分類対象についてのＳＡＲ画像と、前記ＳＡＲ画像から導出した平均化画像を前記ＳＡＲ画像から減算して導出したテクスチャ画像とを入力として、前記ＳＡＲ画像の画素ごとの尤度および前記テクスチャ画像の画素ごとの尤度を求め、前記ＳＡＲ画像の使用による寄与と前記テクスチャ画像の使用による寄与の積により与えられる最尤度にもとづいて分類を行う分類処理過程と、
前記分類処理過程の処理結果である分類画像に対し多数決フィルタを用いた平滑化処理を行う平滑化処理過程とを備える
ことを特徴とするＳＡＲ画像を利用した土地利用分類処理方法。
【請求項２】
前記分類処理過程では、前記テクスチャ画像について、予め備えたトレーニング情報を使用して最尤分類を行う
ことを特徴とするＳＡＲ画像を利用した土地利用分類処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、リモートセンシング・データの解析処理方法に関する。特に、合成開口レーダ（ＳＡＲ）画像を用いて稲作域など農作地を含む土地利用分類処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、合成開口レーダ（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）画像にはスペックル雑音があり、分類画像にごま塩状の雑音を引き起こすので、分類対象画像の分類精度を損なう。
【０００３】
従来、分類ターゲットを区別する能力を改善するために、以下の参考文献１〜３  に示すように、テクスチャ特徴量画像が分類処理に広く使用されてきた。
【０００４】
参考文献１：Ｓｈａｎｍｕｇａｎ，Ｋ．Ｓ．  ｅｔ  ａｌ，  Ｔｅｘｔｕｒａｌ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  ｒａｄａｒ  ｉｍａｇｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  ＧＥ−１９，  ｐｐ．１５３−１５６，  １９８１
参考文献２：Ｈｏｌｍｅｓ，Ｑ．Ａ．  ｅｔ  ａｌ，  Ｔｅｘｔｕａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｅａ−ｉｃｅ  ｔｙｐｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｇｉｔａｌ  ＳＡＲ  ｄａｔａ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  ＧＥ−２２，  ｐｐ．１１３−１２０，  １９８４
参考文献３：Ｕｌｂａｙ，Ｆ．Ｔ．  ｅｔ  ａｌ，  Ｔｅｘｔｕｒａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ＳＡＲ  ｉｍａｇｅｓ，  ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  ＧＥ−２４，  ｐｐ．２３５−２４５，  １９８６
また、テクスチャ分析の処理能力を推定するために、以下の参考文献４、５に示すように、さまざまなテクスチャ尺度が研究されてきた。
【０００５】
参考文献４：Ｌｕｃｋｍａｎ，Ａ．Ｊ．  ｅｔ  ａｌ，  Ｔｅｘｕｒｅ  ｉｎ  ａｉｒｂｏｎｅ  ＳＡＲ  ｉｍａｇｅｒｙ  ｏｆ  ｔｒｏｐｉｃａｌ  ｆｏｒｅｓｔ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ  ｔｏ  ｆｏｒｅｓｔ  ｒｅｇｅｒｅｒａｔｉｏｎ  ｓｔａｇｅ，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，１８，  ｐｐ．１３３３−１３４９，  １９９７参考文献５：Ｓｏａｒｅｓ，Ｊ．Ｖ．  ｅｔ  ａｌ，  Ａｎ  ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｅｘｔｕｒｅ  ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  ｃｒｏｐ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ＳＡＲ  ｉｍａｇｅｒｙ，  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇｏｆ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，  ５９，  ｐｐ．２３４−２４７，１９９７
また、以下の参考文献６〜９に示すように、テクスチャの自己相関の手法が、森林の分類処理を改善するために研究されてきた。
【０００６】
参考文献６：Ｍｉｒａｎｄａ，Ｆ．Ｐ．  ｅｔ  ａｌ，  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｓｅｍｉｖａｒｉｏｇｒａｍ  ｔｅｘｔｕｒａｌ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＴＣ）  ｆｏｒ  ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ＳＩＲ−Ｂ  ｄａｔａ  ｏｎ  Ｂｏｒｎｅｏ，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，１３，  ｐｐ．２３４９−２３５４，  １９９２
参考文献７：Ｍｉｒａｎｄａ，Ｆ．Ｐ．  ｅｔ  ａｌ，  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ＪＥＲＳ−１（Ｆｕｙｏ−１）  ＳＡＲ  ｄａｔａ  ｆｏｒ  ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ  Ｂｒａｚｉｌ  ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  ｓｅｍｉｖａｒｉｏｇｒａｍ  ｔｅｘｔｕｒａｌ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＴＣ），  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，１７，ｐｐ．３５２３−３５２９，  １９９６
参考文献８：Ｓｈｅｅｎ，Ｄ．Ｒ．  ａｎｄ  Ｊｏｈｎｓｔｏｎ，Ｌ．Ｐ．，  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ａｎｄ  ｓｐａｔｉａｌ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ｆｏｒｅｓｔ  ｃｌｕｔｔｅｒ  ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｗｉｔｈ  ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ  ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ａｐｅｒｔｕｒｅ  ｒａｄａｒ  （ＳＡＲ），  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  ３０，  ｐｐ．５７８−５８８，  １９９２
参考文献９：Ｐｏｓｎｅｒ，Ｆ．Ｌ．，  Ｔｅｘｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｓｐｅｃｋｌｅ  ｉｎ  ｈｉｇｈ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  ａｐｅｒｔｕｒｅ  ｒａｄａｒ  ｃｌｕｔｔｅｒ，  ＩＥＥＥ    Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  ３１，  ｐｐ．１９２−２０３，  １９９３
このような研究によって、画像テクスチャと植生区域の後方散乱との間の対応が明白にされてきた。
【０００７】
また、画像のテクスチャの自己相関は、分類に使用される重要な要素となってきている。ほとんどの場合に、相関はオリジナル画像から分析的に導出されるが、必ず導出に成功するとは限らない。本発明者は、オリジナル画像からテクスチャ画像を導出する方法を考案し，以下の参考文献１０に示した。
【０００８】
参考文献１０：Ｋｕｒｏｓｕ，Ｔ．  ｅｔ  ａｌ，  Ｔｅｘｔｕｒｅ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｆｏｒ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌａｎｄ  ｕｓｅ  ｕｓｉｎｇ  ｍｕｌｔｉ−ｔｅｍｐｏｒａｌ  ＪＥＲＳ−１  ＳＡＲ  ｓｉｎｇｌｅ−ｌｏｏｋ  ｉｍａｇｅｒｙ，  ＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｅｏｓｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，３７，  ｐｐ．２２７−２３５，  １９９９
さらに、多数決フィルタを用いる平滑化処理方法は、以下の参考文献１１で示すように、ＳＡＲ画像の分類画像内のごま塩雑音削減に効果的である。
【０００９】
参考文献１１：Ｋｕｒｏｓｕ，Ｔ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｔｈｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｒｉｃｅ  ｆｉｅｌｄｓ  ｕｓｉｎｇ  ｍｕｌｔｉ−ｔｅｍｐｏｒａｌ  ＥＲＳ−１  Ｃ−ｂａｎｄ  ＳＡＲ  ｄａｔａ，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ，  １８，  ｐｐ．２９５３−２９６５，１９９７
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
ＳＡＲ画像による土地分類処理で、ターゲットを区別する性能を改善させる際に、ＳＡＲ画像に特有のスペックル雑音の影響をどのように軽減させるかが問題であった。従来は、前述のように、テクスチャ特徴量画像を使用することにより分類性能を改善してきた。
【００１１】
分類性能を低下させる誤分類は、ＳＡＲ画像内およびテクスチャ特徴量画像内の確率密度関数（ｐｄｆ）の重なりによる混同も当然影響する。しかし、テクスチャ特徴量画像を用いた分類画像にクラスタ雑音が含まれるのは、分類処理で使用したテクスチャ特徴量画像内の、ある画素とその近傍画素との比較的高い自己相関によって生じることによる。すなわち、テクスチャ特徴量はある分類領域内では一定でなければならないことから、テクスチャ特徴量画像は、本質的に高い自己相関を有し、画像内のある画素が誤分類される場合には、その近傍画素も誤分類される傾向がある。
【００１２】
オリジナルのＳＡＲ画像には、分類画像にごま塩雑音を引き起こすスペックル雑音が含まれる。このスペックル雑音により、ＳＡＲ画像の画素とその近傍画素との自己相関は低い。この自己相関の低さはテクスチャ画像にもあてはまる。なぜなら、テクスチャ画像は、オリジナルのＳＡＲ画像から平均化画像を減算することにより導出されるものであり、雑音特性が保持されるからである。したがって、テクスチャ画像を利用することで、通常では除去対象となるスペックル雑音を利用し、高い自己相関に起因する誤分類を少なくすることができる可能性がある。
【００１３】
また、農作地を含むような土地を対象としたＳＡＲ画像による土地利用分類処理においては、通常、マルチテンポラルな画像、すなわち複数の異なる時期に収集した複数のＳＡＲ画像を分類処理の対象画像とする。マルチテンポラルなＳＡＲ画像を使用する利点は、土地利用の季節的な変動に帰する。
【００１４】
マルチテンポラルなＳＡＲ画像を利用する場合の、分類に対する画像収集日付の影響を検討する。例えば、分類に用いるＳＡＲ画像の収集日が、７月７日、８月２０日、１０月３日であるとする。
【００１５】
日本では、稲の苗は、５月２０日頃に水田に移植され、１０月上旬に米が刈り取られる。稲の形態は生長に伴って変化する。この稲の形態変化によって、稲に使用される土地である水田を他の土地から区別することが可能になる。また、牧草の形態は、稲の形態に非常に類似して見える可能性があるが、牧草は、稲に比べて刈り取られる頻度が高い。３つのＳＡＲ画像の収集日において、稲の高さは、４０ｃｍ、８０ｃｍ、および９２ｃｍであり、牧草は、３０〜４０ｃｍ、１０〜２０ｃｍ、および４０〜５０ｃｍであったとする。稲の高さは、最後の２つの画像収集日に大きく変化している。
【００１６】
稲と牧草の高さの差が後方散乱に反映されたならば、稲を牧草から区別できるはずである。しかし、実際には、ＳＡＲ画像上は、稲と牧草の両者が、類似する後方散乱の確率密度を示す。よって、稲と牧草の高さの差は、後方散乱の大きい相違を引き起こさない。これに対し、稲は列状に植えられ牧草はランダムに植えられる。かかる植付けの形態の相違が、テクスチャの差を引き起こす可能性がある。
【００１７】
また、森林区域および郊外区域も、後方散乱が類似する。森林区域と郊外区域との差は、植物生長の密度にあり、森林の密度は高いが、郊外区域では草むらが広がり木々がまばらに見える可能性がある。さらに、草むらの季節的変動の可能性がある。しかし、森林区域と郊外区域の差は、後方散乱では明瞭でない。ただし、植物生長の密度差がテクスチャの差をもたらす可能性がある。よって、テクスチャ分析の導入により、水田を牧草地から区別し、森林を郊外区域から区別できる可能性がある。
【００１８】
このように、テクスチャ分析は、土地利用分類の分類精度を改善する強力な手法の一つであると考えられる。
【００１９】
本発明の目的は、ＳＡＲ画像のテクスチャ分析を利用して、より高い分類精度を得ることができる土地利用分類方法を提供することである。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、ＳＡＲ画像を利用した土地利用分類方法において、分類対象についてのＳＡＲ画像と、前記ＳＡＲ画像から導出した平均化画像を前記ＳＡＲ画像から減算して導出したテクスチャ画像とを入力として、前記ＳＡＲ画像の画素ごとの尤度およびテクスチャ画像の画素ごとの尤度を求め、前記ＳＡＲ画像の使用による寄与と前記テクスチャ画像の使用による寄与の積により与えられる最尤度にもとづいて所定のクラスへ分類を行う分類処理過程と、前記分類処理により取得した分類画像に対し平滑化処理を行う平滑化処理過程とを備えることを特徴とする。
【００２１】
また、前記分類処理過程は、前記テクスチャ画像について、トレーニングエリアを使用する最尤分類を行う処理を含むことを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
【００２３】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。図１に示すように、本発明の方法は、分類処理過程１と平滑化処理過程２とを備える。
【００２４】
分類処理過程１では、マルチテンポラルなＳＡＲ画像３と、ＳＡＲ画像３から導出したテクスチャ画像４とを入力として、教師付き、すなわちトレーニングエリアを使用した最尤法により処理を行う。最尤法とは、未知の画素データと各分類クラスとの尤度とを求め、画素データは、尤度が最大となる分類クラスに属するとする分類方法である。最尤法は、画像の独立性が保たれる限り、使用する画像の数の増加に基づいて分類精度を改善することができる。
【００２５】
平滑化処理過程２では、分類処理過程１で処理した分類画像を入力として、多数決フィルタを使用する平滑化方法を行い、分類画像（分類結果）５を出力する。多数決フィルタとしてＮ×Ｎ画素の移動ウィンドウを設けて、中心画素を除くウィンドウ内で尤も画素数の多いカテゴリであって、かつ、それが過半数を占めた場合に、中心画素のカテゴリを置換する手法である。これにより、オリジナルのＳＡＲ画像３のスペックル雑音によって引き起こされる分類画像のごま塩雑音を除去する。
【００２６】
〔使用するＳＡＲ画像データ〕
まず、本発明の実施の形態で用いるＳＡＲ画像３について説明する。
【００２７】
ＪＥＲＳ−１は、宇宙上のＳＡＲを有する日本で最初の衛星である。ＳＡＲ周波数は１．２７５ＧＨｚであり、その偏波は送受信共に水平である。観測幅（ｓｗａｔｈ  ｗｉｄｔｈ  ）は７５ｋｍであり、入射角は画像中心で３８．５度である。公称の分解能は、アジマス（ａｚｉｍｕｔｈ  ）方向およびレンジ（ｒａｎｇｅ  ）方向の両方で１８ｍである。
【００２８】
使用したＳＡＲ画像は、宇宙開発事業団（ＮＡＳＤＡ）によって処理された標準の３−ｌｏｏｋｓ画像である。画素サイズは、アジマス方向およびレンジ方向の両方で１２．５ｍ  である。観測区域は、北緯約４０度、東経約１４０度に位置する秋田県大潟村である。画像の収集は、１９９３年の７月７日、８月２０日、および１０月３日に行った。また、１９９３年の土地利用調査から、水田、麦畑、草地、建築物、郊外域、水域、および森林域の土地利用のタイプがあった。
【００２９】
図２に、分析されたＳＡＲ画像および土地利用のタイプごとのトレーニングエリアを示す。
【００３０】
図２に示す画像は、垂直（上下）方向がアジマス方向、水平（左右）方向がレンジ方向であり、画像サイズが１０２４×８００画素の色合成（カラー・コンポジット）画像である。色合成は、７月７日に収集した画像を赤色で、８月２０日に収集した画像を緑色で、１０月３日に収集した画像を青色で示す色合成画像である。図２の分析画像内に示す矩形は、土地利用ごとにトレーニングエリアとして定めた区域を示す。トレーニングエリアのＴＡは水田、ＴＢは麦畑、ＴＣは草地、ＴＤは建築物、ＴＥは水域、ＴＦは郊外域、ＴＧは森林域を示す。
【００３１】
図３に、各土地利用のトレーニングエリアに含まれる画素数の一覧を示す。トレーニングエリアは、分類処理で使用する最尤法の平均ベクトルおよび共分散行列取得に使用する。各トレーニングエリア内の画素数は、分類に使用する正規分布パラメータ計算に十分なものであるため、トレーニング・データのセットの選択によって、分類品質は損なわれていない。
【００３２】
本実施の形態では、分類処理過程１への入力として、前述のＪＥＲＳ−１衛星のＳＡＲの３−ｌｏｏｋｓ画像を用いた。また、分類処理過程１への追加入力として、ＳＡＲ画像３から導出したテクスチャ画像４を用いた。
【００３３】
さらに、本発明の効果を比較するために、ＳＡＲ画像の平均化画像、ある種のテクスチャ特徴量画像を導出して用いた。
〔テクスチャ分析〕
分類処理過程１への入力画像を導出するテクスチャ分析について説明する。
【００３４】
確率密度、テクスチャ自己相関、生起行列から導出されるテクスチャ特徴量、およびテクスチャ画像自体は、テクスチャ分析においてターゲット分析に使用される特徴的な要素である。
【００３５】
シングルルック（ｓｉｎｇｌｅ−ｌｏｏｋ  ）画像を使用した以前の分析では、水田と草地との確率密度が類似し、自己相関がわずかに異なることが示された（参考文献１０参照）。したがって、確率密度によっては満足に区別できることが期待できないので、本形態では確率密度は使用しなかった。さらに、収穫単位田畑が約１．２５ｈａ、画像では約９×９画素のみであり、移動ウィンドウを使用して自己相関の計算には十分な幅ではないので、テクスチャ自己相関は使用しなかった。
【００３６】
テクスチャ画像４は、オリジナルのＳＡＲ画像３を平均した平均化画像を得て、これをＳＡＲ画像３から減算して導出する（参考文献１０参照）。テクスチャ画像では、その変動が平均値の周りの正および負の偏位から生じており、従って空間的な周波数変動を反映し、内在するスペック雑音の特性を保持する。本形態では、３つの収集日に対応する３つのＳＡＲ画像３から、３つのテクスチャ画像４を導出した。
【００３７】
テクスチャ特徴量の計算に必要なグレイ・レベル生起行列（ＧＬＣＭ）を得るための変位ベクトルは、（ｄ，  θ）で（１，０°）、（１，４５°）、（１，９０°）、および（１，１３５°）であり、ここで、ｄは距離、θは角度を表す。使用したテクスチャ特徴量は、エネルギ、コントラスト、エントロピ、および逆モーメントである。これらのテクスチャ特徴量のそれぞれが、参考文献３、１２に従い、次のように与えられる。
【００３８】
参考文献１２：Ｈａｒａｌｉｃｋ，Ｒ．Ｍ．，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ａｎｄ  ｓｔｒｕｃｕｒａｌ  ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ  ｔｏ  ｔｅｘｔｕｒｅ，  ＰＪｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ，  ６７，  ｐｐ．７８６−８０４，  １９７９
【００３９】
【数１】
0003564540.tif 000002
【００４０】
ここで、ｐｉ，ｊ  はＧＬＣＭの行ｉおよび列ｊの生起確率である。各テクスチャ特徴量を、上記４つの方向に対応するＧＬＣＭから計算された４つの値の平均をとることによって得た。前記４つのテクスチャ特徴量を、各テクスチャ画像の各画素で計算し、テクスチャ特徴量ごとに３つの画像を得た。
〔分類処理過程〕
本形態では、分類処理過程１の処理手法として最尤法を採用し、主成分分析（ＰＣＡ）と共に使用した。なお、ＰＣＡは、使用した画像の独立性を検査して直交画像を作るために必要な場合に適用した。
【００４１】
分類処理は、前述のように、分類精度の比較のために下記の３つのカテゴリの画像を使用して行った。
【００４２】
第１カテゴリ：オリジナルのＳＡＲ画像３およびその平均化画像
第２カテゴリ：テクスチャ特徴量画像およびオリジナルのＳＡＲ画像３
第３カテゴリ：テクスチャ画像４およびオリジナルのＳＡＲ画像３
第１カテゴリでは、平均化画像をオリジナルのＳＡＲ画像３にＬｅｅフィルタリングを行うことによって作成した。また、作成した平均化画像を第３カテゴリのテクスチャ画像４の導出に使用した（参考文献１０参照）。ＰＣＡを伴う最尤分類法を、それぞれオリジナルのＳＡＲ画像３および平均化画像に適用した。
【００４３】
第２のカテゴリでは、４種類のテクスチャ特徴量画像（エネルギ、コントラスト、エントロピ、および逆モーメント）のそれぞれを、上記のテクスチャ画像４から導出した。ＳＡＲ画像３からのさまざまな種類の特徴量画像（すなわちエネルギ、コントラスト、エントロピ、および逆モーメント）とＳＡＲ画像３とを組み合わせることによって、複数データセットを作成した。テクスチャ特徴量画像の種類それぞれに、３つの収集日に対応する３つの画像があるので、組合せのそれぞれを分析画像の数すなわち３、６、９、１２、および１５に従って５つの事例に分類した。たとえば、５種類の画像からのＳＡＲ画像３または１種類のテクスチャ特徴量画像を抽出する場合は、分析画像数は３枚である。同様に、ＳＡＲ画像３およびすべての種類のテクスチャ特徴量画像を使用する場合は、分析画像の数は１５枚である。ここでは、最尤分類法を各データセットに適用した。画像の独立性を検査するために、すべての画像（１５枚の画像）にＰＣＡを適用した。
【００４４】
第３のカテゴリでは、テクスチャ画像４およびオリジナルのＳＡＲ画像３に最尤分類法を適用した。尤度は、ＳＡＲ画像３の使用による寄与とテクスチャ画像４の使用による寄与との積によって与えられる。本形態では、尤度は、オリジナルのＳＡＲ画像３に対しては、ＰＣＡを除いて第１カテゴリと同一の形で与えられる。また、テクスチャ画像４に対しては、Ｍａｒｋｏｖ確率場（ＭＲＦ）モデルによる教師なし分類手法（Ｗｏｎ  ａｎｄ  Ｄｅｒｉｎ  １９９２）を、教師付き分類手法、すなわちトレーニングエリアを使用する分類手法に変更して使用した。
【００４５】
テクスチャ画像内の画素の位置（ｉ，  ｊ）における、クラスｋの尤度は、次式によって表される。
【００４６】
【数２】
0003564540.tif 000003
【００４７】
式（５）で、下付き添字ｄは、収集の日付を示す。Ｙは近傍系を表し、
Ｙ＝［  ｙｉ，ｊ  ｙｉ−１，ｊ  ｙｉ＋１，ｊ  ｙｉ，ｊ−１  ｙｉ，ｊ＋１］Ｔ  
によって与えられる。上付き添字Ｔは転置を表す。
【００４８】
式（５）のｎは、近傍系の画素数である。本例では、ｎ＝５である。
【００４９】
μｋ  は平均ベクトルであり、μｋ  ＝＜Ｙ＞（Ａｋ  がクラスｋのトレーニングエリアであるものとして、Ｙ∈Ａｋ  の各要素について）であり、かぎ括弧（＜＞）は集合の平均を意味する。Ｖｋ  は、Ｙの共分散行列（Ｙ∈Ａｋ  の各要素について）であり、垂直線（｜｜）は行列式を意味し、上付き添字−１は逆行列を表す。
【００５０】
３つの収集日に対応する３つのテクスチャ画像があるので、テクスチャ画像使用による尤度への寄与は、次式によって与えられる。
【００５１】
ＬＴ  （ｉ，ｊ；ｋ）＝Ｌ１  Ｌ２  Ｌ３                                      （６）
式（６）で、下付き添字１、２、３は、３つの収集日を意味し、上付き添え字Ｔは、「テクスチャ」を意味する。総尤度は、次式によって与えられる。
【００５２】
Ｌ（ｉ，ｊ；ｋ）＝ＬＯ  ＬＴ                                                （７）
式（７）で、ＬＯ  は、オリジナルのＳＡＲ画像を使用した寄与を表し、上付き添字Ｏは、「オリジナル」を意味する。最大尤度をもたらすクラスは、位置（ｉ，  ｊ）の画素が属するクラスとして決定される。
【００５３】
〔平滑化処理過程〕
本形態での平滑化処理過程２について説明する。
【００５４】
参考文献１１では、２つのクラスのｐｄｆのピークが離れている場合に、平滑化法による誤分類の訂正が正確であることを、同一の標準偏差および異なる平均を有する２つの正規分布を使用する単純なモデルを検討することによって示した。
【００５５】
ｐｄｆのオーバーラップするピークの事例として、同一の平均および異なる標準偏差を有する２つの正規分布を使用するモデルを検討する。
【００５６】
図４に、ｐｄｆのピークがオーバーラップする２つのクラスＩおよびＩＩの相互関係のモデルを示す。クラスＩ、ＩＩのｐｄｆは、同一の平均μ＝０を有する。しかし、標準偏差は異なり、狭いｐｄｆではσ１  ＝０．５、広いｐｄｆではσ２  ＝１である。
【００５７】
分類処理過程１で最尤法を適用する場合に、図４においてクラスＩで示す斜線区域のｘの範囲で、狭いｐｄｆクラスの画素が正確に分類され、広いｐｄｆクラスの画素が誤分類される。この斜線区域の断面積をＳＩ  によって示す。同様に、クラスＩＩで示す斜線区域のｘの範囲で、広いｐｄｆクラスの画素が正確に分類され、狭いｐｄｆクラスの画素が誤分類される。この斜線区域の断面積をＳＩＩによって示す。
【００５８】
ＳＩ  が、狭いｐｄｆの下の総断面積の５０％を超える場合に、狭いｐｄｆクラスの誤分類される画素が、平滑化処理の「過半数の判断」の結果として、誤ったクラスから真のクラスに復元される。さらに、ＳＩＩが、広いｐｄｆの下の総断面積の５０％を越える場合に、広いｐｄｆクラスの誤分類された画素が、同じ形で復元される。
【００５９】
図５に、ＳＩ  とＳＩＩの間の関係を示す。図５で、σ２  は定数１であり、σ１  は０と１の間で変化する。図５から分かるように、ＳＩ  は必ず０．５を超える。これは、狭いｐｄｆクラスの誤分類された画素を必ず訂正できることを意味する。その一方で、ＳＩＩは、σ１  が０．５未満の時に０．５を超える。これは、σ２  に対するσ１  の比が０．５未満である限り、広いｐｄｆクラスの誤分類された画素を訂正できることを意味する。この比が０．５を超える場合には、広いｐｄｆクラスの誤分類された画素は誤分類されたままになり、正しく分類された画素は平滑化処理によって誤分類されてしまう。
【００６０】
かかる状況を是正するためには補助情報が必要であり、この補助情報をテクスチャ分析によって与えることができる。
【００６１】
ｐｄｆ自体は画素の色調情報だけを有するが、テクスチャ分析により近傍に対する画素の空間的関係が提供されるので、テクスチャ分析により得る情報を与えて、混同するｐｄｆを有する２つのクラスを有効に区別することができる（参考文献１、３、１０参照）。
〔実施の具体例〕
以下に、前述の手法により処理した結果の精度を比較する。
（１）テクスチャ分析なしの場合
テクスチャ分析を行わない場合の結果は、前述の第１カテゴリを用いた処理により得られた処理結果である。
【００６２】
図６に、オリジナルＳＡＲ画像の各クラスのｐｄｆの平均および標準偏差を後方散乱係数によって示す。図６に示す画素値から後方散乱係数への変換は、次式によって与えられる。
【００６３】
σ０  ＝２０ｌｏｇ  Ｉ−６８．５［ｄＢ］                                            （８）
式（８）で、σ０  が後方散乱係数であり、Ｉが画素値である。図６に示すように、水田および草地のｐｄｆが、互いに重なり区別不能である。郊外域と森林域についても同様に区別不能である。したがって、これら２対のクラス分類精度は、ｐｄｆの混乱に起因する誤分類が原因となって良好とは期待されない。
【００６４】
図７に、トレーニングエリアの画素の分類結果を示す。図７からも分かるように、実際に前記の２対のクラスの分類精度はあまり良くない。対の一方のクラスのメンバとして正しく分類された画素が、他方のクラスのメンバとして誤分類された画素と混在している。全体精度は５６％であり、不満足な値である。
【００６５】
図８に平均化画像の分類結果を示す。図８に示すように、すべてのクラス精度が、オリジナルのＳＡＲ画像３を使用して得られた精度より良い。全体精度は８４％であり、良い値であるといえる。一般的に、画像の平均をとることによりスペックル雑音が減少し、各クラスのｐｄｆ幅が狭くなる。このため、誤分類を引き起こすオーバーラップしたｐｄｆが減少して分類精度が改善される。
（２）テクスチャ特徴量画像を使用した場合
テクスチャ特徴量画像を使用した処理の結果は、前記の第２カテゴリを用いた処理により得られたものである。ＰＣＡは、各データセットの分類には使用しなかったが、すべての画像について適用した。
【００６６】
図９に、各要素の分散占有率を示す。占有率は、全要素の分散の合計によって求まる総分散に対するある要素の分散の比率である。図９では、全要素は、３つの収集日におけるオリジナルＳＡＲ画像（Ｏｒｉ）と、コントラスト（Ｃｏｎ）、逆モーメント（Ｉ＿ｍ）、エントロピ（Ｅｎｔ）、エネルギ（Ｅｎｅ）のテクスチャ特徴量画像との計１５枚の画像である。図９の左側から第１番目から第１０番目までの要素では占有率が１％より大きいので、これらの要素画像が互いに独立であると考えられる。図９は、実際に１０以上の画像を使用できるが、すべての画像を使用すると、分類精度の低下が予想されることを意味する。
【００６７】
図１０に、使用画像のすべての組合せの平均精度および全体精度を示す。
【００６８】
平均精度は、各トレーニングエリアにより評価した精度の平均であり、全体精度は、トレーニングエリアの構成ピクセル数をもとにした重み付けを考慮した精度の平均である。
【００６９】
▲１▼  ３枚の画像を使用する場合
テクスチャ特徴量画像の総合精度を比較するならば、コントラスト画像が最良の精度であり、逆モーメント画像が２番目、エントロピ画像が３番目、エネルギ画像が最悪であった。オリジナルのＳＡＲ画像３の総合精度は５６％であるから、テクスチャ特徴量画像の全体精度は、オリジナルのＳＡＲ画像３の精度と大きくは異ならない。
【００７０】
図１１に、最良の分類精度をもたらしたコントラスト画像の各クラスｐｄｆの平均および標準偏差を示す。水田と草地のｐｄｆのピーク分離は、７月７日に収集した画像により生じたと推察できる。このピーク分離が水田と草地の区別に有効であったと考えられる。また、郊外と森林のｐｄｆのピーク分離は、１０月３日に収集した画像により生じ、このピーク分離が、郊外と森林の区別に有効であったと考えられる。
【００７１】
分類処理への追加入力としてコントラスト画像を使用する場合に、分類精度は、オリジナルのＳＡＲ画像３だけを使用する場合より良くなる。しかし、各クラスのｐｄｆのピーク分離は、図６および図１１からもわかるように、オリジナルのＳＡＲ画像だけではなくコントラスト画像でも明瞭ではなく、いくつかのクラスにｐｄｆのオーバーラップがある。したがって、ある程度の誤分類は避けられない。
【００７２】
▲２▼  ６枚の画像を使用する場合
明らかに、この場合の平均精度と全体精度とは、３枚の画像を使用した場合に得られる精度より良い。図１０に示す組み合わせごとの分類精度からも、オリジナルのＳＡＲ画像３とテクスチャ特徴量画像との組み合わせでの分類は、テクスチャ特徴量画像だけの場合より良い精度が得られることがわかる。全体精度を比較すると、オリジナルのＳＡＲ画像３との組合せでは、組み合わされるテクスチャ特徴量画像の精度の度合が、テクスチャ特徴量画像３枚の場合と一致する。よって、各テクスチャ特徴量画像の区別潜在能力は、使用する画像数が増えた場合にも保持されることが期待できる。
【００７３】
テクスチャ特徴量画像だけの組合せに限定するならば、コントラスト画像と逆モーメント画像との組合せが最良の全体精度であり、エネルギ画像とエントロピ画像との組合せが最悪の精度である。また、全体精度は、一般にコントラスト画像との組み合わせで良くなり、エネルギ画像との組み合わせで悪くなる。最良の全体精度は、オリジナルＳＡＲ画像とコントラスト画像の組合せの７７％であり、エネルギ画像とエントロピ画像の組合せの最悪精度より１６％良かった。
【００７４】
▲３▼  ９枚の画像を使用する場合
９枚の画像を使用する場合の平均精度および全体精度は、３枚から６枚への場合の改善ほど大きくないが、いずれの精度もかなりの改善が見られる。
【００７５】
最良の全体精度は、オリジナルＳＡＲ画像、コントラスト画像、および逆モーメント画像の組み合わせの処理であった。このことは、６  枚の画像を使用する場合に全体精度が最良である組合せが、オリジナルＳＡＲ画像とコントラスト画像であり、また、テクスチャ特徴量画像だけの組み合わせでの全体精度が最良の組合せが、コントラスト画像と逆モーメント画像とであるという事実によっても裏付けられる。
【００７６】
また、オリジナルのＳＡＲ画像３を含む組合せでは、コントラスト画像および逆モーメント画像の組み合わせの全体精度が最良であり、エネルギ画像およびエントロピ画像の組み合わせが最悪であった。オリジナルのＳＡＲ画像３を含まない組合せでは、コントラスト画像、逆モーメント画像、およびエントロピ画像の組合せが最良の全体精度となり、エネルギ画像、エントロピ画像、および逆モーメント画像の組合せが最悪の全体精度となった。全体精度の最良と最悪との差は１３％であり、一般に、オリジナルのＳＡＲ画像３との組合せが、相対的に良い全体精度をもたらし、コントラスト画像との組合せは、エネルギ画像との組合せに比べてより良い結果をもたらす。このように、テクスチャ特徴量画像ごとの区別潜在能力が保持されていた。
【００７７】
▲４▼  １２枚の画像を使用する場合
１２枚の画像を使用する場合にも、平均精度および全体精度の両方について、いくらかの改善が見られる。オリジナルのＳＡＲ画像３との組合せでは、コントラスト画像、逆モーメント画像、およびエントロピ画像の組み合わせの全体精度が最良であり、エネルギ画像、エントロピ画像、および逆モーメント画像の組み合わせが最悪であった。オリジナルのＳＡＲ画像３を含む組み合わせによる分類は、テクスチャ特徴量画像だけを含む分類より正確である。テクスチャ特徴量画像それぞれの区別潜在能力も保持され、６枚または９枚の画像を使用する場合に得られた処理結果とも一致する。
【００７８】
▲５▼  １５枚の画像を使用する場合
前記▲１▼〜▲４▼の場合においては、平均精度および全体精度は、使用する画像数の増加に従って着実に改善したが、１５枚の画像を使用する場合には、逆に精度低下の傾向を示した。すなわち、１５枚の画像を使用する場合の２種類の精度は、１２枚の画像を使用した場合と比較して低下した。この精度低下は、使用した画像の依存性から生じる。すなわち、１５枚という画像数が分類処理に用いる画像数としては多過ぎて相互に依存する画像が含まれるからである。独立性のある画像数＝１０枚というＰＣＡの結果も、使用画像が１２枚の処理の場合に最良の精度となり、使用枚数が１５枚での処理の場合に精度が低下して失敗することを裏付けている。
【００７９】
分類処理に使用する画像数の増加は、必ずしも分類精度の改善をもたらさない。ＰＣＡにより、独立画像は１０枚とされ１番目から１０番目までの要素画像が１５枚の画像から計算された。この１０枚の画像を分類対象としたが、平均精度は８１％、全体精度は８０％であった。全体精度８０％は、１２枚の画像による分類処理の最良の結果の精度８２％より低い。
【００８０】
ここで、オリジナルのＳＡＲ画像３、コントラスト画像、逆モーメント画像、およびエントロピ画像の１２枚の画像の組合せによる分類が、最良の分類結果をもたらすことを明確にした。
（３）テクスチャ画像を使用する場合
テクスチャ画像４を使用する場合の処理の結果は、前記の第３カテゴリを用いた処理により得られたものである。
【００８１】
図１２に、テクスチャ画像を使用する場合の分類の結果を示す。各クラスの分類結果は、全体として、オリジナルのＳＡＲ画像３を使用する時より良い。平均精度および全体精度は、オリジナルのＳＡＲ画像３を使用する場合より良いが、テクスチャ特徴量画像を使用する場合より悪い。水田と草地の対について、誤分類された画素と正しく分類された画素の混同が見られるが、混同の度合は、オリジナルのＳＡＲ画像３を使用した場合ほど深刻ではない。このような誤分類は、郊外域と森林域の対についても同様である。
【００８２】
図１３に、テクスチャ画像を使用した分類処理による分類画像を示す。図１３の分類画像には、オリジナルのＳＡＲ画像３を使用した処理の場合と同様に、ごま塩雑音が見られ、オリジナルのＳＡＲ画像３を処理した分類画像に類似する。
【００８３】
図１３の分類画像中のごま塩雑音は、次の平滑化処理過程２によって減らすことができる。
（４）平滑化
前述の分類処理過程１において３つのカテゴリで得られた分類画像に対する平滑化処理過程２の処理結果を説明する。なお、第２のカテゴリの分類画像については、最良の分類精度をもたらした組合せの処理による分類画像に対して平滑化処理を施した。
【００８４】
５×５ピクセルの移動ウィンドウを使用し、反復回数は４０である。ウィンドウ・サイズおよび反復回数は、ＥＲＳ−１データ分析で示されたものに従って経験的に決定した。３×３ピクセルの移動ウィンドウを使用する分類精度は低過ぎ、７×７ピクセル移動ウィンドウを使用すると、クラスの間の境界のひずみが多過ぎたことから、５×５の移動ウィンドウとした（参考文献１１参照）。
【００８５】
図１４に、各カテゴリの分類画像に対する平滑化処理の結果を示す。図１４に示すように、すべての分類画像の場合に全体精度が９０％を超えた。平滑化処理によって分類精度が顕著に改善されたことがわかる。
【００８６】
特に、平均化画像を使用して処理した分類画像の場合と、オリジナルのＳＡＲ画像３に加えてテクスチャ特徴量画像を使用して処理した分類画像の場合との２つの場合が、相対的に良い分類精度となっている。しかし、この２つの場合には、後述するように、クラスタ雑音によって分類品質が低下する。したがって、平均化画像を使用した処理に平滑化処理を行うことによって最良の分類結果がもたらされるとしても、分類精度が高いのはトレーニングエリアについてのみであり、それ以外のエリアについては必ずしも分類精度が高いわけではない。
【００８７】
オリジナルのＳＡＲ画像３だけを使用して処理した分類画像の場合と、オリジナルのＳＡＲ画像３に加えてテクスチャ画像４を使用して処理した分類画像の場合の２つの場合では、分類精度は、前記２つの場合の精度に比べてわずかに低い。図１４に示す精度は、トレーニングエリア内における画素の分類の良さを反映するに過ぎないことに留意する必要があり、トレーニングエリアを除く画素の分類精度を検証する必要がある。
【００８８】
図１５に、オリジナルのＳＡＲ画像３およびテクスチャ特徴量画像を用いた分類処理の結果に平滑化処理をした分類画像を示す。図１５は、分類結果を、土地利用の各タイプに対応づけた各クラスの色分けで示している。水田は緑色（図１５中、Ａで示す。以下同様とする。）、麦畑は黄色（Ｂ）、草地は赤（Ｃ）、建築物は水色（Ｄ）、水域は濃い青色（Ｅ）、郊外域は茶色（Ｆ）、森林域はオレンジ色（Ｇ）で示している。
【００８９】
画像中央付近のほぼ長方形の領域が大潟村の中心であり、実際には、この領域の周囲に水田が広がっている。しかし、図１５に示すように、分類画像の水田の領域にクラスタ雑音が見られる。クラスタ雑音が見られる理由の一つとして、平滑化前の分類画像に、既にこのクラスタ雑音が含まれることがあげられる（参考文献１０参照）。
【００９０】
クラスタ雑音は、少なくとも２０〜３０個の誤分類された画素からなり、画素数が多すぎて平滑化処理によって訂正することはできない。クラスタ雑音の中には、１００個以上の誤分類された画素を含むものもある。
【００９１】
前述のように、クラスタ雑音は、画像内の画素とその近傍画素との高い自己相関によって生じ、ＳＡＲ画像３内およびテクスチャ特徴量画像内のｐｄｆの重なりによる混同も誤分類を生じさせる（図６および図１１参照）。すなわち、画像内のある画素が誤分類される場合に、その近傍画素も誤分類される傾向がある。このようなクラスタ雑音の発生は、平均化画像についてもあてはまり、実際に、平均化画像を使用した分類処理後に平滑化した分類画像もクラスタ雑音を有する。そのため、平均化画像による分類処理の精度は、トレーニングエリア内の画素については高く、トレーニングエリア外の画素については低くなる。
【００９２】
図１６に、オリジナルのＳＡＲ画像３およびテクスチャ画像４を用いた分類処理の結果に平滑化処理をした分類画像を示す。図１５に示す分類画像に比べて、水田の画素がより良く分類されているのがわかる。
【００９３】
図１３に示すように、平滑化処理前の分類画像にはごま塩雑音がある。しかし、このごま塩雑音は、ごく少数のクラスタリングされた画素からなるので、誤分類された画素を平滑化処理によって訂正することができる。
【００９４】
オリジナルのＳＡＲ画像３には、分類画像にごま塩雑音を引き起こすスペックル雑音がある。このスペックルは、ＳＡＲ画像３の画素とその近傍画素との自己相関を低くしている。オリジナルのＳＡＲ画像３から平均化画像を減算することによって導出されたテクスチャ画像４も同様であり、雑音特性が保持されて、画素とその近傍画素との自己相関が低くなっている。
【００９５】
図１６に示す分類画像と、オリジナルのＳＡＲ画像３を分類処理し平滑化した分類画像とを比較すると、この２つの画像の差が小さいことがわかる。しかし、水田に関する限りでは、オリジナルのＳＡＲ画像３とテクスチャ画像４とを使用して分類処理した分類画像に対する平滑化処理の結果は、オリジナルのＳＡＲ画像３のみで分類処理した分類画像に対する平滑化処理の結果より、わずかに良かった。
【００９６】
以下のシミュレーションの結果からも、他のクラスについても水田の場合と同様であることが示された。図１７に、シミュレーション画像を示す。ここで、クラスの画素がそれぞれ異なる平均のガウシアン分布を有する３つのクラス分類とその同一の標準偏差とを検討する。
【００９７】
図１７の３つの分析画像は、それぞれ、３つのクラスに対応する３領域に分割されているとする。各領域の画素はガウス雑音によって混濁している。図１７（Ａ）および（Ｂ）の分割画像で、各クラスのｐｄｆ標準偏差は５０である。
【００９８】
図１７（Ａ）では、明るい領域１７ａのｐｄｆの平均は１５０であり、暗い領域１７ｂのｐｄｆの平均は１００である。３つのうちのどれかの画像において、どの２つのクラスのｐｄｆでもピーク分離を有する。したがって、平滑化処理によって誤分類された画素を完全に訂正することができる。図１７（Ｂ）では、明るい領域１７ｃのｐｄｆの平均は１２０であり、暗い領域１７ｄのｐｆの平均は１００である。図１７（Ｂ）に示す画像についても同様の推論が適用できる。
【００９９】
図１８に、分類画像および平滑化後の分類画像の組を示す。左側の画像は分類画像、右側に示す画像が平滑化後の分類画像である。図１８（Ａ）の分類画像は、図１７（Ａ）に示す分類画像に対応し、図１８（Ｂ）の分類画像は、図１７（Ｂ）に示す分類画像に対応している。図１７（Ａ）に示すように、ピーク分離が明瞭であるほど分類結果が良いことがわかる。
【０１００】
平滑化処理は、５×５の移動ウィンドウを用いて、４０回の処理を反復して行った。いずれの分類画像のごま塩雑音も、平滑化によって削減されていることがわかる。
【０１０１】
図１８（Ａ）の画像の組に示すように、分類結果が良いほど、クラスの間の境界が明瞭である。図１８（Ｂ）の画像では、境界に揺れが生じている。これは、平滑化処理後に、クラスの間の境界が多少曖昧になることを意味している。
【０１０２】
オリジナルのＳＡＲ画像３およびテクスチャ画像４を使用した平滑化処理の結果が、オリジナルのＳＡＲ画像３だけを使用した平滑化処理の結果より良い理由は、図７および図１２に示すように、オリジナルのＳＡＲ画像３およびテクスチャ画像４を使用する分類処理の精度が、オリジナルのＳＡＲ画像３だけを使用する分類処理の精度より良いからである。
【０１０３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ＳＡＲ画像を利用した土地利用分類の処理において、オリジナルのＳＡＲ画像の他にテクスチャ画像自体を使用して分類処理を行い、その分類画像に対して平滑化処理を行う。これにより、分類処理の精度を改善でき、精度の高い分類結果（分類画像）を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】分析されたＳＡＲ画像とトレーニングエリアの例を示す図である。
【図３】各土地利用タイプのトレーニングエリアの画素数の例を示す図である。
【図４】確率密度関数（ｐｄｆ）のピークがオーバーラップする２つのクラスＩおよびＩＩの相互関係のモデルを示す図である。
【図５】図４に示すＳＩ  とＳＩＩの間の関係を示す図である。
【図６】ＳＡＲ画像の各クラスの確率密度関数（ｐｄｆ）の平均および標準偏差を後方散乱係数によって示す図である。
【図７】ＳＡＲ画像のトレーニングエリアの画素の分類結果（精度）を示す図である。
【図８】平均化画像の分類結果（精度）を示す図である。
【図９】各要素画像の分散占有率を示す図である。
【図１０】第２カテゴリにおける使用画像のすべての組合せの平均精度および全体精度を示す図である。
【図１１】コントラスト画像の各クラスの確率密度関数（ｐｄｆ）の平均および標準偏差を示す図である。
【図１２】ＳＡＲ画像およびテクスチャ画像を使用する場合の分類の結果（精度）を示す図である。
【図１３】ＳＡＲ画像およびテクスチャ画像を使用した分類処理による分類画像を示す図である。
【図１４】各カテゴリの分類画像に対する平滑化処理の結果（精度）を示す図である。
【図１５】ＳＡＲ画像とテクスチャ特徴量画像とを用いた分類処理の結果に平滑化処理をした分類画像を示す図である。
【図１６】ＳＡＲ画像およびテクスチャ画像を用いた分類処理の結果に平滑化処理をした分類画像を示す図である。
【図１７】分類処理のシミュレーション画像を示す図である。
【図１８】シミュレーションで用いた分類画像および平滑化後の分類画像の組を示す図である。
【符号の説明】
１  分類処理過程
２  平滑化処理過程
３  ＳＡＲ画像
４  テクスチャ画像
５  分類画像（分類結果）
【図１】
0003564540.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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