(57)【要約】【課題】  SARを使用して植生被覆をモニタリングする手法を確立するに当たって、SARデータに伴うノイズを除去する方法と装置を提供すること。【解決手段】  SARによるリモートセンシングによって植生被覆分類を行う方法において、統計的判別法として教師なし分類を用い、SARデータの平滑化処理に、窓サイズが5×5以上のフィルタを用いる。SARデータの平滑化処理を窓サイズ7×7の移動平均フィルタで行い、教師なし分類を最短距離法で行い、植生被覆分類を湿原に対して行ってもよい。【選択図】  図４
2005189099.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
SARによるリモートセンシングによって植生被覆分類を行う方法において、
統計的判別法として教師なし分類を用い、
SARデータの平滑化処理に、窓サイズが5×5以上のフィルタを用いる
ことを特徴とするSARデータ処理におけるノイズの除去方法。
【請求項２】
SARデータの平滑化処理を、窓サイズ7×7の移動平均フィルタで行う
請求項１に記載のSARデータ処理におけるノイズの除去方法。
【請求項３】
教師なし分類を、最短距離法で行う
請求項１または２に記載のSARデータ処理におけるノイズの除去方法。
【請求項４】
植生被覆分類を、湿原に対して行う
請求項１ないし３に記載のSARデータ処理におけるノイズの除去方法。
【請求項５】
湿原における分類カテゴリーを、ハンノキ林、ヨシ群落、スゲ群落、イソツツジ−ミズゴケ群落、スゲ−ミズゴケ群落、水面・路面の6つに設定する
請求項４に記載のSARデータ処理におけるノイズの除去方法。
【請求項６】
SARによるリモートセンシングによって植生被覆分類を行う装置において、
SARデータを収集するデータ収集手段と、
統計的判別法として教師なし分類を用い、SARデータの平滑化処理に、窓サイズが5×5以上のフィルタを用いるデータ処理手段とを備える
ことを特徴とするSARデータ処理におけるノイズの除去装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リモートセンシングによる植生被覆分類において、SARデータを処理する方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人為的な自然環境問題が深刻化する昨今、自然生態系が大きく変容していることが指摘されている。大気中の二酸化炭素濃度は、1750年以降31%増加し、過去20年間の人為起源による二酸化炭素の大気への排出の内、およそ75%が化石燃料の燃焼であり、残りの大部分は土地利用の変化、とくに森林減少によるものである。つまり、森林の減少は地球温暖化を加速させており、炭素循環を撹乱する森林破壊による植生の減少は地球温暖化に与える影響が大きい。
【０００３】
1997年に開催された気候変動枠組み条約締約国際会議（京都会議）において、先進国における温室効果ガスの排出削減の具体的な数値目標を提示した京都議定書が採択され、温室効果ガスの量的な取り扱いは、排出量から吸収量を差し引いて得られるネットアプローチが確認されている。また、京都議定書では植林による新規の温室効果ガスの吸収に加え、農業土壌の保全による土壌炭素量の増加や森林破壊、森林火災の防止活動が評価の対象となる。さらに、湿原などの自然生態系が現状で固定している温室効果ガスについて、湿原破壊などの原因による放出を防止や、保全するための新規の対策に関しても評価される。
【０００４】
湿原は、高緯度の湿潤冷温帯に発達し、西シベリアを始めとするユーラシア大陸や北米大陸において幅広く分布する。地球上の全陸域面積の10%以上を占めると言われており、貴重な動植物の宝庫であることから、ラムサール条約に代表されるように世界的に湿原生態系を保全する取り組みがなされている。
【０００５】
湿原はその地形・水文・気象環境から、泥炭を堆積する泥炭地として発達していくものが世界中に約400Mha存在し、泥炭地は炭素の貯蔵庫としても重要な役割を持ち、300〜500Gtの炭素を泥炭地下に蓄積しており、この量は地上部バイオマスの蓄積炭素量とほぼ等しい値である。したがって、湿地に固定される炭素量は多いことから、無視することができないと考えられる。
【０００６】
さらに、湿原内における湿度は非常に高く、枯死した植物の分解は嫌気性細菌により行われるため、分解過程で生じるメタンガスが地球の全球平均気温を上昇させる要因になることが懸念されている。また、気温の上昇は、泥炭の分解を促進させ、さらに温室効果ガスの放出が増加する側面を持ち合わせている。
【０００７】
一方で、湿原の現状把握が不十分であることから、炭素固定量の推定値には不確定要素が多く含まれていると考えられるため、湿原の現状把握と継続的なモニタリングシステムの構築が必要である。しかし、泥炭地や冠水地といった環境下での調査は困難なことも少なくないため、他の土地被覆と比べて現状把握が遅れている。したがって、湿原生態系のモニタリングが急務であり、継続的かつ広域にわたり観測が可能であるリモートセンシングが大変有効である。
【０００８】
湿原の性状把握と変容のモニタリングは、湿原内における林地の変動が1つの指標となる。とくに、湿地林の拡大は非湿原化を示し、湿原に依存する多くの野生生物種の生息に大きな影響を与える。また、地下水位および微気象の要素を変化させることにより、湿原生態系が崩壊することにつながる。
以上のことから、湿原の維持・管理のための植生変化の抽出および定量化するための手法が必要であり、リモートセンシングデータを使用した植生被覆分類により、湿原の継続的なモニタリングシステムが構築される。
【０００９】
リモートセンシングによる植生被覆分類は、光学センサを使用するものと合成開口レーダ（SAR: Synthetic Aperture Radar）を使用するものに大別される。
光学センサデータを使用する植生被覆分類では、多時期のデータを取り扱うことにより、各植生の分光特性が変化することを利用することが常套手段である。光学センサデータの取得は、太陽光を必要とするため昼間の観測に制限される。また、湿原の様な多湿で雲の発生が多い地域におけるデータ取得は困難である。
【００１０】
一方、SARが使用するマイクロ波は、雲などの天候や昼夜問わず観測が可能であるセンサとして大きな特徴を持つことから、SARデータを使用した植生被覆分類は大変有効である。
SARは、植物の水分と構造を計測しているため、多時期のデータを取り扱うことなく、各植生の違いを周波数特性と偏波特性により観測できる。
【００１１】
植生被覆分類に統計的判別法を用いる場合、教師付き分類と教師なし分類の2つの手法がある。
SARによる植生被覆分類の従来の研究は、主として最尤法による教師付き分類が一般的である。
【００１２】
【非特許文献１】Hess, L. L., J. M. Melack, S. Filoso and Y. Wang: Delineation of inundated area and vegetation along the Amazon floodplain with the SIR-C synthetic aperture radar, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 33 (4), pp.896-904,1995.は、ブラジルのアマゾンにおける冠水域の森林を対象とした研究であり、SIR-CのCバンドとLバンドデータを使用したデシジョンツリー法による教師付き分類により、水域、牧草地、水生植物、森林、冠水した森林の計5クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１３】
【非特許文献２】Ranson, K. J., S. Saatchi and G. Sun: Boreal forest ecosystem characterization with SIR-C/XSAR, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 33 (4), pp.867-876,1995.は、カナダの針葉樹林を対象とした研究であり、SIR-CのCバンドとLバンドデータを使用した最尤法による教師付き分類により、水域、3種類の低木、5種類の森林の計9クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１４】
【非特許文献３】Dobson, M. C., L. E. Pierce and F. T. Ulaby: Knowledge-based land cover classification using ERS-1/JERS-1 SAR Composites, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 34 (1), pp.83-99,1996.は、アメリカ北部のミシガンを対象とした研究であり、ERS-1（European Remote sensing Satellite：Cバンド）とJERS-1（Japanese Earth Resource Satellite：Lバンド）を使用したデシジョンツリー法による教師付き分類により結果が示され、植生の草丈もしくは樹高の違いと枝張りの違いが分類結果に反映される手法を取っており、水域、裸地、2種類の草本、6種類の森林の計10クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１５】
【非特許文献４】Toyra, J., A. Pietroniro and L. W. Martz: Multisensor hydrologic assessment of a freshwater wetland, Remote Sens. Environ., 75 (2), pp.162-173, 2001.は、カナダのアサバスカ湖西端に位置する湿原を対象とした研究であり、RADARSATとSPOTを複合使用したマハラノビス距離を適用した最短距離法による教師付き分類により、水域、冠水した植生域、冠水していない領域の計3クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１６】
これらの研究事例における分類精度は比較的高いものの、教師付き分類では、標本の無作為性および独立性に問題が生じる可能性が否めない。
したがって、客観的かつ自動的に分類が可能な教師なし分類による検討が望ましい。
【００１７】
【非特許文献５】Pope, K. O., J. M. Rey-Benayas and J. F. Paris: Radar remote sensing of forest and wetland ecosystems in the Central American tropics, Remote Sens. Environ., 48 (2), pp.205-219, 1994.は、中米ベリーズにおいてAIRSARのCバンド、Lバンド、Pバンドデータを使用した教師なし分類結果を示し、AIRSARデータを体積散乱指数、キャノピー構造指数、バイオマス指数、相互作用種類指数の4つの指数へ変換して分類に適用しており、森林、湖沼、湿地について数種類に分類されているが、湿原域の植生分類にまでは至っていない。
【００１８】
【非特許文献６】小熊宏之, 山形与志樹: 多時期二周波SARデータによる湿原植生分類, 写真測量とリモートセンシング, 36 (6), pp.4-12, 1997.は、北海道の釧路湿原を対象とした研究であり、ERS-1とJERS-1データを複合使用した最尤法による教師付き分類による事例を報告しているが、前述の通り、分類結果の客観性に問題が残る。
【００１９】
【非特許文献７】中村和樹, 三浦二郎, 若林裕之, 新庄久志, 西尾文彦: 多入射角SARデータによる釧路湿原のバイオマス推定への適用研究, 日本リモートセンシング学会誌, 22 (2), pp.135-148, 2002.は、後方散乱の入射角特性とバイオマスの関係についてのモデルアプローチにより考察した事例を報告し、冠水域と泥炭域によって適切な入射角による観測が開示されているが、湿原植生のヨシのみに着目していることから他の植生への適用が課題となっている。
【００２０】
SARデータを扱う上で、原理的に不可避な問題としてスペックルノイズの存在がある。スペックルノイズは、正確な情報抽出を妨げ、分類の実施に当たりスペックルノイズが誤分類の原因となることから、適切なフィルタを使用した平滑化処理が必要である。
【００２１】
SARデータを扱う従来技術には、
【特許文献１】特開平１１−１８５００９号
【特許文献２】特開２００２−１０７４５０号などがあるが、スッペクルノイズを低減する有効なフィルタおよび平滑化処理に関する事項は、開示されていなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
そこで、本発明は、天候の影響を受けず、湿原のような湿度の高い地帯でも継続的な観測が可能なSARを使用して、植生被覆をモニタリングする手法を確立するに当たって、SARデータに伴うノイズを除去する方法と、その方法を実施する装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記課題を解決する本発明のSARデータ処理におけるノイズの除去方法は、SARによるリモートセンシングによって植生被覆分類を行う方法において、統計的判別法として教師なし分類を用い、SARデータの平滑化処理に、窓サイズが5×5以上のフィルタを用いることを特徴とする。
【００２４】
SARデータの平滑化処理は、窓サイズ7×7の移動平均フィルタで行うことが好適である。
【００２５】
教師なし分類は、最短距離法で行うことが好適である。
【００２６】
本発明は、植生被覆分類を、湿原に対しても有効に行える。
【００２７】
湿原における分類カテゴリーを、ハンノキ林、ヨシ群落、スゲ群落、イソツツジ−ミズゴケ群落、スゲ−ミズゴケ群落、水面・路面の6つに設定してもよい。
【００２８】
本発明のSARデータ処理におけるノイズの除去装置は、SARによるリモートセンシングによって植生被覆分類を行う装置において、SARデータを収集するデータ収集手段と、統計的判別法として教師なし分類を用い、SARデータの平滑化処理に、窓サイズが5×5以上のフィルタを用いるデータ処理手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によると、SARデータを扱う際に不可避なスペックルノイズを低減できるので、正確な植生被覆分類が得られ、湿原等環境のモニタリングに寄与する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下では、湿原における植生を一実施例として記載するが、本発明は、SARによるリモートセンシングによる植生被覆分類一般に適用可能である。
【００３１】
北海道における湿原は9ヶ所（石狩、サロベツ、浅茅野、十勝、釧路、別寒辺牛、霧多布、標津、風連）あり、日本の湿原総面積のおよそ90%を占める。北海道の湿原の多くは、海岸付近における沖積平野の低地に分布しており、本州に多く分布する高山系湿原に比べて面積が大きいという特徴をもつ。
釧路湿原は北海道東部の4市町（釧路市、釧路町、標茶町、鶴居村）にわたって位置しており、その面積は約18000haと報告され、日本の湿原域の60%を占める。
【００３２】
1967年に天然記念物に指定されたことをはじめに、1980年にラムサール条約による指定湿地に登録され、1987年には国立公園に指定された経緯を持つ。
釧路湿原には、タンチョウをはじめとする絶滅の恐れがある野生生物の重要な生息地となっているが、釧路湿原の面積は1970年の調査では29084haと報告されており、その面積は減少傾向にある。
【００３３】
釧路湿原は、Pi-SAR（Pi-SAR: Polarimetric and Interferometric-SAR）と比較して分解能の悪い衛星SARデータを使用した解析に対しても、面的に十分な広がりを有しており、湿原内にはユーラシア大陸や北米などに広がる高緯度地帯の湿原とほぼ同様な植生群落を有しており、本研究を実施した際に得られた知見は、高緯度地帯の湿原モニタリングへの適用が可能である。
前述の通り、釧路湿原においても湿地林の広がりが問題視されており、第二次世界大戦後の農牧、工業、宅地の進行、さらには堤防の建設といった開発に伴う河川からの土砂流入や、乾燥化および河川水の富栄養化に起因している。以上の理由から、釧路湿原を観測・実験場所として選定した。
【００３４】
釧路湿原は、過去に河川の氾濫による洪水が発生したことがあり、その対策として釧路川右岸堤防が建設された。この堤防の建設後、堤防により分断された湿原の相観の変化が顕著に見られる。したがって、堤防により分断された湿原の植生群落を定常的に調査することが必要である。
【００３５】
このことを、SARを使用することにより実現するためトルースデータを取得し、SARデータとトルースデータを比較・検証した。
トルースデータは、赤沼周辺の釧路川右岸堤防によって分断された北側と南側の湿原において取得した。トルースデータの取得は、釧路湿原において主要な植生群落である低層湿原のハンノキ林、ヨシ群落、スゲ群落および高層湿原のミズゴケ群落について、現地踏査による植生調査を実施した。
【００３６】
具体的な植生群落の様相について以下に述べる。
ハンノキ林は、釧路湿原内で最大のバイオマスとなる木本であり、湿地林を形成している。近年、ハンノキ林の拡大により湿地の乾燥化が問題視されており、釧路湿原のおよそ30%の面積を占めている。
ミズゴケ群落は、この群落上にイソツツジをはじめとする丈の低い木本や、スゲを代表とする草本が複雑に被覆した混生状態を示す群落であり、釧路湿原のおよそ10%の面積を占めている。
ヨシ群落は、最大の生育期に草丈が2mを超え、草本中最大のバイオマスとなる。一般的にはヨシのみが優占する領域は非常に限られており、スゲと混生していることが多い。
スゲ群落は、ヨシと共に低層湿原における代表的な草本であり、ヨシ群落とスゲ群落は釧路湿原のおよそ60%の面積を占めており、そのほとんどがスゲ群落である。また、スゲは比較的水位の高い場所を好む傾向がある。
【００３７】
本実施例で使用したSARはPi-SARであり、1993年から通信総合研究所（CRL: Communications Research Laboratory）と宇宙開発事業団（NASDA: National Space Development Agency of Japan）が共同して航空機搭載用SARの開発を進め、XバンドSAR（波長3.14cm）と、LバンドSAR（波長23.60cm）を有する。1996年の性能確認飛行から校正実験を通して性能評価を実施し、1998年から本格的な運用へ移行し、様々な観測・実験が実施されている。Pi-SARはXバンドとLバンドの2周波で同時に地表面の観測が可能であり、観測ターゲットの偏波に関する全ての情報（送信偏波受信偏波の順にHH、 HV、 VH、 VV：Hは水平偏波、Vは垂直偏波）を一度に取得することができる。空間分解能は、XバンドおよびLバンドでそれぞれ1.5m、3.0mである。さらに、Xバンドは2つのアンテナを使用して地表面の高度を計測するクロストラックインターフェロメトリ機能を備える。
本実施例におけるPi-SARデータは、XバンドおよびLバンド共に、MGAf（Multi-look Ground range Amplitude float data）プロダクトであり、飛行高度および速度はそれぞれ6091.5m、176.4m/secであり、飛行方向は191.7度であった。
【００３８】
本実施例で解析に使用したPi-SARデータの画像再生は、赤沼周辺を中心とする5km×5kmの領域に着目した。処理した画像中心の入射角は44.3度であった。この再生画像に対して次の処理を施した。
【００３９】
SARデータを扱う上で、原理的に不可避な問題としてスペックルノイズの存在がある。スペックルノイズは、正確な情報抽出を妨げ、分類の実施に当たりスペックルノイズが誤分類の原因となることから、適切なフィルタを使用した平滑化処理が必要である。
そこで、一般的なリモートセンシング解析用のソフトウェアに備わる、移動平均フィルタ、メディアンフィルタを採用し、フィルタの窓サイズは、2種類のフィルタについてそれぞれ3×3、5×5、7×7、9×9の4種類を適用した。これは、後述するフィルタの違いによる分類正解率への影響を評価するためである。
【００４０】
Pi-SARが受信するデジタルカウント値は、後方散乱係数に対応している。MGAfプロダクトの後方散乱係数σ0への校正変換の基本式は、式(1)で表現できる。
【００４１】
【数１】
2005189099.tif 000003
【００４２】
ここで、DNはPi-SARで受信されるデジタルカウント値、CFは校正係数を示す。
校正係数は、コーナーリフレクタ（標準散乱体）を使用した校正実験結果に基づいて求められている。Xバンドの校正係数は、HH偏波、HV偏波、VV偏波がそれぞれ-4.3、-2.8、-4.5であり、Lバンドの校正係数は、偏波によらず2.22である。
【００４３】
地図投影は、Pi-SAR画像上に15点前後設定し、1次のアフィン変換によるRMS誤差が1ピクセル以内とする地図投影を行った。リサンプリングには、ニアレストネイバー法を適用し、 1ピクセルを1.5m×1.5mとした。
【００４４】
以上の処理を施したPi-SAR画像をR、G、BにそれぞれHH偏波、HV偏波、VV偏波を割り当て、偏波カラー合成画像として図１に示す。
【００４５】
教師なし分類による植生被覆分類の結果は、トルースデータを基にテストエリアを設定し、テストエリアにおける植生と分類結果が一致するか判定することで評価する。このテストエリアは、赤沼を中心とした特別保護区および特別地域内において湿原の代表的な群落である、ハンノキ林、ミズゴケ群落、ヨシ群落、スゲ群落、水面および路面を選定した。
テストエリアの設定はトルースデータの取得結果から、低層湿原におけるハンノキ林（Alder）、ヨシ群落（Reed）、スゲ群落（Sedge）、高層湿原におけるイソツツジ−ミズゴケ群落（Rosemary-Sphagnum）、スゲ−ミズゴケ群落（Sedge-Sphagnum）、さらに赤沼および周辺河川の水面および路面（Water and Road）を加えた計6つをテストエリアのカテゴリーとして設定した。
テストエリアの設定結果を、図１(a)に示したPi-SARのXバンド画像に重ね合わせたものを図２に示す。
【００４６】
本実施例では、釧路湿原の植生被覆分類の実施に当たり、客観的かつ自動的な解析の可能性を検討するため、教師なし分類を採用した。ここで使用した教師なし分類は、一般的なリモートセンシング解析用のソフトウェアに備わる最短距離法による教師なし分類（ISODATA: Iterative self organizing data analysis techniques A）を適用した。ISODATAによる分類手法は、初期状態として適当なクラスタを与え、そのメンバを組み替えて少しずつより良い分類結果にしていくものであり、その詳細は、
【非特許文献８】Ball, G. H. and D. J. Hall: ISODATA - Novel method of data analysis and pattern classification, Stanford Research Institute, Menlo Park, California, 1965.などに開示されている。
【００４７】
ISODATAによる教師なし分類のパラメータの設定は、基本的にリモートセンシング解析用のソフトウェアの初期設定値を使用し、以下にパラメータの設定状況を示す。クラス数は6とし、テストエリアのカテゴリー数と同一の設定とした。微小クラスタは各クラス内のメンバの最小値が0.01%、分裂・融合の分岐は標準偏差の最大値が4.5を条件とし、クラス間の距離の最小値は3.2、反復計算の終了条件は100回とした。
なお、ここでは、ISODATAによる分類手法を用いたが、同様の教師なし分類を適宜利用できる。
【００４８】
平滑化処理に使用したフィルタの種類および窓サイズが、教師なし分類の結果に与える影響について分類正解率を求めて調べた。
移動平均フィルタ、メディアンフィルタの2種類のフィルタと平滑化処理をしない、計3つの場合が分類精度に与える影響を調べた。2種類のフィルタについてはそれぞれ、窓サイズ3×3、5×5、7×7、9×9の4種類を適用し、計9条件を設定した。
【００４９】
つぎに、それぞれの条件について、Xバンドの3偏波データとLバンドの3偏波データの計6データの内、1データから6データを使用した63通りの組み合わせを総当たりによる、全567通りに対して分類精度の評価を実施した。
【００５０】
分類精度の評価に先立ち、教師なし分類結果であるクラスと、テストエリアにおける各カテゴリーの関連性について明確にする必要がある。平滑化処理の違う各63通りの組み合わせによる分類結果の平均から、各クラスが異なるカテゴリーに対応するか調べた。
【００５１】
図３に、クラスとカテゴリーの対応関係を示す。この関係は、テストエリアにおける各カテゴリーとクラスの対応関係を百分率で示している。
図３(a)から、平滑化処理をしない場合、水面・路面とスゲ群落がクラス1に分類され、ヨシ群落とスゲ−ミズゴケ群落はクラス3に分類される割合が高い。また、図３(b)および(c)から、窓サイズ3×3の移動平均フィルタおよびメディアンフィルタによる平滑化処理をした場合、ヨシ群落とスゲ−ミズゴケ群落が共にクラス3に分類される割合が高く、平滑化処理をしない場合と3×3の平滑化処理をした場合では、クラスとカテゴリーが一意に対応していないことが分かる。一方、図３(d)〜(i)より、窓サイズ5×5、7×7、9×9で移動平均フィルタおよびメディアンフィルタによる平滑化処理をした場合、クラス1に水面・路面、クラス2にスゲ群落、クラス3にヨシ群落、クラス4にスゲ−ミズゴケ群落、クラス5にイソツツジ−ミズゴケ群落、クラス6にハンノキ林へ分類される割合が高く、クラスとカテゴリーが一意に対応していることが分かる。
したがって、本実施例では、分類精度の評価について、クラスとカテゴリーの対応は前述の通り関連づけられる。
【００５２】
分類精度評価は、テストエリア内に対象となるカテゴリーと関連づけられるクラスの全ピクセル数を、各カテゴリーのテストエリアの全ピクセルで除することで各カテゴリーの分類正解率を求める。さらに、各カテゴリーの分類正解率を基に、平均精度を求めて分類精度を評価した。
【００５３】
平滑化処理と分類精度の関係は、分類正解率を基にした平均精度により調べ  た。
図４に、平滑化処理の違いによる分類精度の推移を示す。この図は、XバンドとLバンドのそれぞれ3偏波データの計6データの内、1データから6データを使用する組み合わせにおいて、平滑化処理の違いによりそれぞれ平均を求めた結果を示す。
【００５４】
図４から、平滑化処理をしない場合は、データの組み合わせ数の増加に伴う分類精度の向上は見られない。一方、平滑化処理をした場合、窓サイズが3×3から9×9へ大きくなることに伴って分類精度は向上し、窓サイズが7×7と9×9の分類精度にはほとんど差が見られなかった。
【００５５】
しかし、窓サイズ3×3の場合、とくにメディアンフィルタによる平滑化処理をした場合、データの組み合わせ数が2から4への増加に伴い、分類精度が単調に向上せず、平滑化処理をしない場合についても同様であった。これは、スペックルノイズによる影響が分類に直接作用したと推察される。とくに、データの組み合わせ数が2から3へ増加しても、窓サイズが3×3の場合は他の窓サイズと比較して、移動平均フィルタによる分類精度の向上はわずかであり、メディアンフィルタでは分類精度が低下していることから、窓サイズ3×3の平滑化処理ではスペックルノイズを十分に低減できていないことが示唆された。
【００５６】
以上のことから、分類精度を高めるためには平滑化処理が不可欠であり、窓サイズが5×5よりも大きい方が望ましい。しかし、窓サイズを大きくすると分解能が劣化することから、なるべく大きな窓サイズを適用することなく、分類精度を確保するべきである。前述の通り、窓サイズ7×7と9×9の違いによる分類精度の差はほとんどなく、窓サイズを大きくすることによる分類精度の向上は窓サイズ7×7で収束している。さらに、移動平均フィルタがメディアンフィルタよりも分類精度を高めていることから、窓サイズ7×7の移動平均フィルタの使用が最も適していると判明した。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
従来の衛星SAR観測は、LバンドおよびCバンドの単偏波によるものであった。2002年にはヨーロッパ宇宙機関（ESA）がENVISAT（Cバンド）を打ち上げ、多偏波・多入射角の衛星観測を世界に先駆けて実施している。さらに、2004年度には、日本もALOSの打ち上げを予定している。ALOSにはPALSAR（Lバンド）が搭載され、入射角可変による多偏波観測により、ターゲットから多くの情報を一度に得ることが可能になる。
これらのデータの利用者は膨大なデータの中から必要なデータを抽出する必要があるが、本発明によると、目的とするデータの抽出を短時間で効率よく実施することができる。
特に、湿原などの性状把握と変容のモニタリングが可能になり、自然生態系や環境保全に寄与し、産業上利用価値が高い。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】（ａ）  Pi-SAR画像をR、G、BにそれぞれHH偏波、HV偏波、VV偏波を割り当て、偏波カラー合成画像として示したＸバンドの図  （b）同、Ｌバンド
【図２】テストエリアの設定結果を、図１(a)のXバンド画像に重ね合わせた図
【図３（ａ）】クラスとカテゴリーの対応関係を示すグラフ。フィルタなしの場合。
【図３（ｂ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ3×3。
【図３（ｃ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ5×5。
【図３（ｄ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ7×7。
【図３（ｅ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ9×9。
【図３（ｆ）】同、メディアンフィルタ、窓サイズ3×3。
【図３（ｇ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ5×5。
【図３（ｈ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ7×7。
【図３（ｉ）】同、移動平均フィルタ、窓サイズ9×9。
【図４】平滑化処理の違いによる分類精度の推移を示すグラフ
【図３（ａ）】
2005189099.tif 000004
【図３（ｂ）】
2005189099.tif 000005
【図３（ｃ）】
2005189099.tif 000006
【図３（ｄ）】
2005189099.tif 000007
【図３（ｅ）】
2005189099.tif 000008
【図３（ｆ）】
2005189099.tif 000009
【図３（ｇ）】
2005189099.tif 000010
【図３（ｈ）】
2005189099.tif 000011
【図３（ｉ）】
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【図４】
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【図１】
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【図２】
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