DEIM Forum 2013 D4-5

イベントの出現頻度を考慮した
衛星データからのホットスポット検出
郭	
 恒超†	
 	
 	
 	
 川島	
 英之‡	
 	
 	
 	
 北川	
 博之‡
筑波大学院システム情報工研究科 〒305 -857	  茨城県つくば市天王台 1-1-1
Hengchao GUO†

Hideyuki KAWASHIMA‡

Hiroyuki KITAGAWA‡

Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba

1-1-1 Tennodai, Tsukuba-shi, Ibaraki-ken 305-8573, JAPANE-mail: †guozi_ghc @kde.cs.tsukuba.ac.jp, ‡{kawasima, kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp
近年，人工衛星などから地球表面付近を観測するリモートセンシング技術が注目されている．この技術により，広範囲の観測に加え，人が行きにくい危険な場所の観測などができるようになった．観測データを活用するため，様々な研究プロジェクトが行われている．その 1 つに，GEO Grid がある．このプロジェクトではグリッド技術を用いて，地球観測衛星データの大規模アーカイブ・高度処理システムの開発を行っている．GEO Grid で扱うデー
タには，TIR (Thermal Infrared Radiometer) と呼ばれる熱放射輝度に関するデータがある．TIR を用いれば，ホットスポット，すなわち火山噴火，山焼き等，熱を放出する場所を検出できる可能性がある．我々は，頻度を用いて TIR データからホットスポットを検出する技法を提案し，同技法の従来技法に対する優位性を示すと共に，検出結果例を示す．

1.

はじめに述べる．3 節でホットスポットの検出について述べる．4 節で	  GEO Grid [1]ではグリッド技術を用いて，地球観測衛星デ本研究の提案手法について述べる．5 節で評価実験について述

ータの大規模アーカイブ・高度処理システムの開発を行っていべる．最後に 6 節で本研究をまとめ，今後の課題について述べる．衛星データを各種観測データベースと融合させると共に， る．
そ れ を ユ ー ザ が 手 軽 に 扱 え る 環 境 を 構 築 す る こ と は GEO
Grid の目指すものである．その目標を達成するため，地球観

2.

測衛星センサ ASTER [2]などの画像データが基本データとし	  リモートセンシング技術より取得した衛星データは，地球科て扱っている．

学研究，地球環境研究，気象研究などの分野において，研究者

関連研究

ASTER は高分解能，マルチ分光チャンネルの放射計の総称に広く利用されている．ある地球環境研究において，北村らはであり，可視バンドから熱赤外バンドまでの 14 スペクトラム

依然都市化が拡大傾向にある関東地方を対象地域とし，地上気チャンネルの地表画像データを取得している．その中に，TIR

象要素を使って衛星データに含まれる大気の効果を考慮し，ヒ(Thermal Infrared Radiometer) と呼ばれる熱放射輝度に関ートアイランド現象を解明する新しい技術の開発を行った．さするデータがある．このデータにより，地表面の温度分布を観らに，彼らは衛星データ，大気の効果に関するデータと地表面測し, 種々のホットスポットを検出したり，ヒートアイランドの効果に関するデータの関係を重回帰分析により明らかにし現象などを高精度に把握できる可能性がある．

た [3]．

我々は，TIR データをどう利用すべきか関心を持ち，TIR デ	  近年，火災や火山などの高温領域を発見することとその影響ータから，火山噴火の様な自然現象，または山焼きの様な高温範囲を把握することが重要な課題となっている．浦井らは，火を発生させる場所であるホットスポットの検出を試みた．本研

山画像データベースの構築を目標としてそのプロトタイプを

究では先行研究である統計的な検出手法を考察してその問題開発し，ASTER で扱うデータなどから火山表面温度の観測と点を指摘する．その上で，イベントの出現頻度を用いた検出手火山から放出された SO2 の分布の観測を行い，グローバル火法を提案し，それが従来研究よりも優れることを実験的に示す． 山観測計画を行った [4][5]．
本論文の構成は以下の通りである．2 節で関連研究について	  地震による被害は世界中で発生する．地震被害の 1 つである

DEIM Forum 2013 D4-5

建築物の被害は，経済的被害や人的被害に大きな影響を及ぼす関するデータを持っている．その中で，大気中に含まれる水蒸ため，詳細な建物被害想定を行っておくことが重要な課題とな

気や二酸化炭素などの影響が一番小さいのはバンド 13 である．

っている．三浦らは成長の著しい途上国の都市圏における建物

そこで本研究ではバンド 13 のデータを用いてホットスポット

GIS データを更新することを主たる目的として，高分解能衛星の検出を行う．温度の算出方法は式 3.1~3.3 に示している.この画像からの建物の自動検出手法を提案し，衛星画像と既存の計算は須崎の方法に基づいている [10]．

GIS データの差分から，GIS データに含まれない個々の新築建物を検出することを試みた [6]．
	  高木らは衛星画像と Web 上のコンテンツとの統合を目的とし，時系列衛星画像から抽出した標高値の変化を用い，建造物
生成事象に関するコンテンツを Web 上から収集するシステムを提案した [7]．
	  ASTER で扱うデータには，違う時期の衛星画像を 2 枚，緯度と経度を合わせて重ねても，ずれが発生するという問題があBλ = ( DN − 1) * UCC
hc
kλ
T* =
1 2hc 2ln( * 5 + 1)
Bλ
λ

(3.1)

T = T * −273.15

(3.3)

(3.2)

る．異なる 2 つの時点（例：過去と現在）における同一領域の変化を知るためには，このずれを補正することが必要である．
そこで王らは行または列における平均標高差を計算し，該当行または列に含まれるピクセルの垂直補正値とする改善手法を

B λ：放射輝度を表す．ある面積から放出される(または通過する)光線の強度を表す物理量である．
DN ：TIR データには 5 つのバンドのデータが持っているた

提案した [8]．

め，ピクセル毎には 5 つのバンドと対応する 5 つの値がある．

	
  ASTER で扱うデータの 1 つである TIR データの本来の目的

それぞれの値を DN 値(Digital Numbers)と呼ばれている．バは，鉱物の発見，または資源や大気の状態，あるいは地面や海

ンド 13 の品質が一番高いため，計算の時はバンド 13 の DNの表面を観察することである．しかしながら，TIR データは豊値を用いる．

富な情報量を有する．そこで王らは本来の目的に加えて，ホッUC C：Unit Conversion Coefficients．バンド毎に求められトスポットの検出が可能だと考えた．王らの研究では，製鉄所ている単位変換係数である．実際の値はプロダクトに含まれてをホットスポットと定義し，TIR データから，しきい値ベース

いるが，バンド 13 が対応する単位変換係数は 0.005693 であ法と統計値ベース法により，ホットスポットを検出する方法をる．

提案した [9]．

T* ：物体の熱放射と同じ放射輝度を持つ黒体の絶対温度である．

3.

ホットスポット検出3.1. ホットスポット
広義のホットスポットとは局地的に何らかの値が高まっているとか，なんらかの活動が活発であるような場所・地域のことを表す言葉である．例えば地学においては，ホットスポットとは地球内部のマントル対流の上昇部にあたるマグマを発生させており，その上で火山が活動している地点を表す．

h ：プランク定数である．6.626 × 10-34 とする．
c ：光の速度である．2.988 × 108 とする．
k ：ボルツマン定数である．1.380 × 10-23 とする．
λ：波長である．本研究ではバンド 13 の観測波長帯の中間10.6 とする．
T ：衛星は大気の上から地上を観測しているので，計算出来た温度は，地表面の温度ではなく，大気中を伝搬した結果の大本論文においては，高熱を放出する場所・地域をホットスポ

気上端の温度である．地上の温度を算出するためには，大気のットと記す．確度の高いホットスポットの例には製鉄所やセメ効果を差し引く必要があるが，これ自体，非常に難しい作業でント工場がある．確度の高くないホットスポットの例には，火ある．また，放射率は本来，物質毎に異なるため，物質が分か

山噴火，山焼きがある．

らなければ，リモートセンシングだけから固体温度を正確に求めることは不可能である．

3.2. 温度の計算手法
TIR データは温度値ではなく，物体の熱放射を受けたセンサ

3.3. 閾値ベース法による検出が反応した電圧である．それを温度に変換する計算手法を述べ

3.1 節の定義に基づけば，温度が高いほどホットスポットにる．TIR データは，バンド 10 からバンド 14 まで 5 つの熱になる可能性が高い，と考えられる．この考え方に基づく技法を

DEIM Forum 2013 D4-5

閾値ベース法と記す．閾値ベース法は特定の温度を閾値 T として設定し，閾値 T より高い温度値を持つ地点をホットスポットと見做す．
この手法は直感的には上手くいきそうだが，高い精度を出すことは難しい．なぜならば，温度に影響を与える要因は時間に加え，観測データの緯度，地形または観測時の天気など，さまざまのことを考える必要があるからである．上述の諸情報がなければ閾値 T を適切に決定することはできない．
さらに，温度を閾値として使うには，そもそもホットスポッ
トが特定の温度により判断可能だという前提がある．しかしながら，ホットスポットという言葉を使うユーザが想起する具体的な建造物・事象が同一であるとは限らない．この意味からも閾値ベース法には限界がある．

3.4. 統計値ベース法による検出
外れ値とは，多数の値から，かなり外れている値を示す言葉

図 4－2 	  温度が 2 つのピークを 持つである．ホットスポットは，1 つの TIR データにおいて，通常

ヒストグラム と右端拡大図

は多数存在しない．また，ホットスポットの温度はホットスポている．ホットスポットの検出における統計値ベース法では，ット以外のものと比べ，比較的に高い．それゆえホットスポッ

この特徴に着目し，温度分布を正規分布と想定し，平均温度よトは一種の外れ値と見做すこともできる．外れ値の検出ではり kσ以上高い温度値を持つ地点をホットスポットとして検出

様々な方法がある．その中に，統計値ベース法が良く使われて

する．

いる．

閾値ベース法と違って，統計値ベース法の閾値はデータ自身

正規分布は自然や社会現象に広く見られているため，統計値

により自動的に決定されるため，人がそれを指定する必要がな

ベース法に最も使われている分布である．正規分布において， い．従ってパラメータ調整の観点からみれば，統計値ベース法
平均のプラスまたはマイナス 3σが稀であることが良く知られは閾値ベース法よりも優れている．しかし，温度分布が正規分布であるという仮定が妥当でない場合がある．

4.

提案手法

4.1. アプローチ
温度分布が正規分布に従う，という前提が成立するかを調べていたところ，我々はある現象に気づいた．それは温度分布の数に関わらず，上位の高い温度値を持つデータの出現頻度は極端に低いことである．図 4－1 と図 4－2 はそのことを示している．
統計値ベース法によるホットスポットの検出では，3σと 4σなど，統計的には極めて稀なことに着目している．それに対して，ある値の出現頻度が 1，2 または 3 のことも統計的に極めて稀なことではないかとの着想を得た．なお，TIR データではほぼ 800 × 800 のピクセルを持つ Geo TIFF [11]フォーマットの画像である．その中に，有効な値を持つピクセルの数は
大体その三分の二，つまり約 40 万個である．
図 4 －1	  温度が 1 つの分布に従う
ヒストグラムと右端拡大図

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図 4－4 	  ホットスポットが少数しか存在しな い場合
ヒストグラム図の 右端拡大図

ース法に似ている．図 4－3 では一枚の TIR データのうち，ホアルゴリズム 1 	
  Top-k ベース法

Top-k ベース法
TIR データから有効値を持つピクセルの温度値を抽出し，それらを降順にソーティングする．このデータの上位 k 件はホットスポットになる可能性が高いという発想が直感的に得られる．前の図 4－1 と 4－2 では，温度の高い順に k 位以内のデータの出現頻度も大体極端に低いため，Top-k 法を用いて，ホットスポットが多数存在する．そのような場合，k を大きく設定する必要がある．それに対し，図 4－4 では一枚の TIR デー
タのうち，ホットスポットが少数しか存在しない．それゆえ，
もし先程と同じの k を設定すれば，非ホットスポットを多数検出することになる．換言すれば適合率が下がる．
我々はイベントの出現頻度を考慮した地球観測衛星データ
からのホットスポット検出手法を提案する．

ットスポットを検出することも統計的に極めて稀なことに着4.2. 出現頻度ベース法

目していると考えられる．この検出アルゴリズムをアルゴリズ

	  出現頻度が 1，2 または 3 のデータは温度分布のヒストグラ

ム 1 に示す．

ムの最右端から出てくるだけではなく，温度分布のヒストグラ

	  入力パラメータの k は，ユーザによって与えられた閾値であムの最左端にも存在する．本論文において，ホットスポットでる．もし，k を 10 に設定すると，温度の高い順に 10 位以内がは高温のところを指すため，出現頻度に加え，データの温度値

ホットスポットとして検出される．4 行目では TIR データによより温度分布のヒストグラムの最左端のデータを削除する必

り，バンド 13 の DN 値を抽出している．該当ピクセルの DN値が有効であれば，DN 値を温度データに変換し，ポイントの緯度と経度を計算し，それらの情報を TempSet に追加する(行5－8)．11 行目で TempSet のデータを温度の値により，降順要がある．提案手法の流れを図 4－5 と図 4－6 に示す．まずは
TIR データから頻度のデータを作り出し，そして，頻度のデー
タを用いてホットスポットの検出を行う．
提案するアルゴリズムをアルゴリズム 2 に示す．入力パラメにソーティングする．ソーティングされた TempSet において，温度の高い順に k 位以内であれば，ポイントの緯度と経度の情報をホットスポットのセットに追加する(行 13－14)．
直感に反し，ホットスポットの分布はデータにより様々な状
況がある．このため閾値 k の設定は難しい．この状況は閾値ベ

図 4－ 3	  ホットスポットが多数 存在場合

図 4－5	
  TIR データから頻度デ ータを作る

ヒストグラムの右端拡大図

フローチャートDEIM Forum 2013 D4-5

5.

評価実験

	
  提案するホットスポット検出手法の有効性を検証するため，評価実験を行った．本節では同実験について述べる．

5.1. 実験環境
開発環境は表 5－1 の通りである．ホットスポット検出に関するプログラムの実装言語には C++を選んだ．

CPUInter® Core™ i7 2.80 GHz

OS

Ubuntu 11.04

RAM

16.0GB
表 5-1	
  実験環境図 4－6 	
  頻度データによる ホットスポット
検出フローチャート

5.2. データセット

ータの m と n は，ユーザによって与えられる閾値である．パ

検出結果を網羅的に検証することは難しい．そこで，場所がラメータ n は数値の桁数であり，ヒストグラムのビン数に関連固定され，ホットスポットとしての確信度も高いため，国内のする．もしも n を 1 に設定すると，DN 値を温度データに変換

製鉄所を評価対象として選び，評価実験を行った．この詳細をするときは小数点以下 1 位まで温度データを保存する．パラメ

表 5－2 に示す．5.5 節で述べるが，製鉄所の領域はホットスポ

ータ m はホットスポット検出ための出現頻度の閾値である．

ットであると見做し，検出結果の正否判定に用いる．

もしも m を 2 に設定すると，出現頻度が 2 より小さい温度データを持つポイントがホットスポットとして検出される．4 行

データ

観測期間

鹿島製鉄所

9枚

2002/03/12~2011/11/16

住友八幡製鉄所

9枚

2000/08/14~2011/11/26

住友金属和歌山製鉄所

7枚

2002/03/31~2011/10/27

で出現頻度データセットにより平均温度μを計算する．そして， 新日本名古屋製鉄所

8枚

2000/07/10~2011/07/14

閾値 m と平均温度μを用いて，出現頻度が m より小さく，温8枚

2002/03/31~2011/10/27

目では TIR データによりバンド 13 の DN 値を抽出している．
該当の DN 値が有効であれば，DN 値を小数点以下 n 桁までの評価対象

温度データに変換し，ポイントの緯度と経度を計算し，それらの情報により温度の出現頻度データを作る(行 5－11)．15 行目

神戸製鉄所

度がμより高いポイントの緯度と経度の情報をホットスポッ

表 5-2	
  データセット

トのセットに追加する(行 17－18)．

5.3. 実験内容
1.

有効値を持つ各ピクセルの温度，行と列のインデックスを抽出

2.

各ピクセルの温度を小数点以下 n 桁まで四捨五入

3.

各温度値の出現頻度を計算する

4.

出現頻度が m 以下かつ平均温度より高い温度値が属する
各ピクセルを抽出

5.

行と列のインデックスにより緯度と経度を計算し，ホッ
トスポットとして出力

5.4. 実験結果の検証検出できたホットスポットの結果は元々テータベース
PostgreSQL に保存されている．その結果が正しいかどうかをアルゴリズム 2 	
  出現頻度ベース法

評価するため，PostgreSQL から一枚の TIR データの検出結DEIM Forum 2013 D4-5果に対して，1 つの KML フォーマットのファイルを作り，検出されたホットスポットの経度，緯度を用いて，Google Mapに該当位置にマーカーを作る．検証するため，各ホットスポッ
トに平均温度，標準偏差，ホットスポットの温度とその温度の出現頻度をコメントする．

5.5. 評価基準
評価標準は適合率と再現率である．再現率については，1.0にすることが困難だと考えられる．なぜなら現実には製鉄所の全領域が高熱を放出しているとは考えられないからである．一方で，製鉄所が存在する領域の上空温度を航空機などを利用して測定することは難しい．従来研究の統計値ベース法はそれゆえ下記の再現率を用いた．従来研究と比較するため，本論文で図 5 －2	  ホットスポット検 出手法の比較

桁数 n の考察結果により，桁数 n が 1 の時の適合率が良好ではやむをえず下記の再現率を用いる．

あるという結論を得た．それゆえ n を 1 に設定し，ホットスポ

適合率

ット検出手法の比較実験を行い，実験結果を図 5－2 に示す．

評価対象の製鉄所に入っているピクセルを正解と見なすとき，検出されたピクセルの中に正解となるピクセルの割合である．

実験結果により，k を 10 に設定したときの Top-k ベース法の適合率は一番高いが再現率も一番低い．m を 1 に設定したときの出現頻度ベース法の適合率は Top-10 の結果を除く，一番再現率
評価対象を含む一枚の画像において，検出されたピクセルの高いことがわかる．このとき，再現率も 95%を超えており，パ

いずれかが該当対象の製鉄所に入っていると正解と見なすとラメータが 4σである統計値ベース法と比べて良い結果となっき，評価対象を含む画像の中で正解となる画像の割合である． ている．一方，適合率に関しては良い結果が出ていない．そこで，n を 1，m を 1 に設定した上で，適合率を改善する手法を5.6. パラメータの考察

下記に述べる．

図 5－1 はパラメータ頻度 m と桁数 n を変化させた場合の結果である．結果からみると，頻度 m が高いほど，検出されたポイントが多くなるため，該当製鉄所に入る可能性も高くなり，再現率は上がるが，ノイズも多く入っているため，適合率は下がる．それに対して，桁数 n が高いほど，ヒストグラムにビンの数が上がる．一方，ビンが対応する頻度は下がるため，検出されたポイントが多くなる．該当製鉄所が入る可能性が高くなるとともにノイズに入る可能性も高くなる．再現率が 95%以上のところからみると，桁数 n が 1 の時の適合率が一番高く，mによる影響も一番低いである．

5.7. 統計値ベース法との比較

図 5－1 	  パラメータの変動 による検出結果

アルゴリズム 3 	
  出現頻度を用いた 領域検出法

DEIM Forum 2013 D4-5

示す．
15 行目で出現頻度データセットにより平均温度μを計算する．そして，平均温度μを用いて，出現頻度が 1 且つ温度がμより高いポイントの緯度と経度の情報をホットスポットのセットに追加する(行 17－18)．つぎはそれらのポイントをホットスポットの始点として，それぞれのホットスポット領域を検出
し，ホットスポットのセットに追加する(行 23－25)．
改善手法は m を 1 に設定したときに検出されたピクセルを
ホットスポットの代表と見なしている．その有効性を考査する
図 5－3	
  改善手法の検出結 果

ため，m を 2 と 3 に設定し，それぞれ領域検出を用いて実験を行った．実験では，出現頻度の閾値 T を 50, 100, 200 に設定し，ホットスポットの検出を行った．検出結果を図 5－3 に示す．
結果を見ると，T の設定に関わらず，m を 1 に設定した改善手法の適合率が一番高いことがわかる．これより，m を 1 に設定したときに検出されたピクセルをホットスポットの代表とすることは妥当であることがわかる．
図 5－4 は改善手法と元の出現頻度を用いた手法と統計値ベース法との比較結果を示している．結果をみると，改善手法と

図 5 －4	  改善手法と他の検出手法との 比較

他の手法を比べ，適合率に関しては良い結果となっている．中に，T を 100 に設定したときの適合率が一番高く，元の提案手

5.8. 領域検出を用いた改善手法
改善手法のアイディアは周辺情報の利用である．まず，とても熱いピクセルを検出する．これをホットスポットの代表ピク法と比べ，およそ 10％向上している．これより，周辺情報を利用する改善手法が有効であることが示された．
図 5－5 は n を 1，m を 1 に設定したとき，元の出現頻度をセルと見なす．そして，周辺ピクセルにおいて上記代表ピクセ
ルの影響を強く受けるピクセルを探す．換言すると，温度値の近いピクセルを検出する．検出の流れを以下に示す．
1.

出現頻度が 1 かつ平均温度より高い温度値を持つピクセ
ルを検出する．これをホットスポットのシードとする，そしてシードのリストを作る．

2.

各シードを中心として隣接する 8 個のピクセルについて，
以下に示す条件のいずれかを満足するかを調べる．満足する場合，該当ピクセルをシードと見なす．この該当ピクセ
ルがホットスポットのリストに存在しない場合，ホットス

図 5 －5	  m=1 , n=1 のとき出現頻度を 用いた手法の検出

ポットのリストに追加する．なお，ただし，シードとなるピクセルの温度は平均温度より高い必要がある．
–

該当ピクセルの温度の頻度がシードの頻度より小さい–

該当ピクセルの温度の頻度はシードの頻度より大きいが，両者の頻度の差は閾値 T より小さい
3.

ホットスポットのリストが増加しなくなるまでステップ「2」を繰り返す
上記の方針に基づく検出アルゴリズムをアルゴリズム 3 に

図 5－6	
 T=10 0 のとき出現頻度を 用いた領域検出

DEIM Forum 2013 D4-5

用いた手法による検出結果である．色付けのピクセルは鹿島製を深く分析し，イベントの出現頻度を考慮した新しい検出手法

鉄所の領域を表している．長い棒のピクセルが検出できたホッを提案した．さらに，検出の精度を一層向上させるために，提トスポットを表している．実験結果をみると，検出できたホッ案手法に基づき，領域検出を用いて提案手法を改善し，評価実

トスポットは主に孤立しているポイントである．

験を行い，提案手法の有効性を明らかにした．

図 5－6 は T が 100 に設定したとき，出現頻度を用いた領域

	  今後の課題は検出結果の検証である．検出されたポイントが検出法による検出結果を示している．図 5－5 と比べると，改実際のホットスポットであるかという判断は現実には種々の善手法は図 5－5 の検出結果に基づいて，連続しているホット

困難を伴う．我々は，検出結果をクラウドソーシングにより識スポットを検出できていることがわかる．すなわちこの手法は別するアプローチが重要であると考えている．

点のみならず領域を検出できることを示唆している．

謝辞
5.9. 検出したホットスポットの例
前小節までは，製鉄所を評価用データセットとして，提案手

本研究は経済産業省が所有する ASTER データより，産総研
GEO Grid で処理された ASTER データβを用いたものである．

法の性能を評価してきた．この提案手法を用いることにより， 本研究の一部は，科学研究費補助金（#24240015A) による．
どのようなホットスポットを検出できるのか調べてみた．その結果，山焼き（図 5－7）や火山噴火（図 5－8）と言った興味深い事象を検出することができた．

参考文献[1] Geo grid, http://www.geogrid.org.
[2] ASTER,

5.

まとめ

http://gds.aster.ersdac.jspacesystems.or.jp/gds_www2002/libraly

	  本論文では，衛星センサ ASTER の TIR データから，ホット_j/pamph/aster_pamphlet_j.pdf.

スポットを検出する手法を提案した．先行研究が有するホット[3] 北村ほか, 「地表面熱収支から推定した地表面温度及び地上気

スポット検出手法の問題点に対して，本研究では TIR データ

温観測値と衛星ランドサットの観測輝度温度の関係」, 地学雑誌,
Vol.113,No.4,pp.495-511, 2004.
[4] 浦井稔，福井敬一，「ASTER による火山観測の可能性とグロー
バル火山観測計画」，火山第 2 集，第 44 号，P.131-141，1999.
[5] 浦井稔，福井敬一，「ASTER によるグローバル火山観測計画と火山画像データベース」，日本リモートセンシング学会第 32 回学術講演会論文集，P.75-76, 2002.
[6] 三浦弘之，翠川三郎，「建物 GIS データの更新を目的とした高分解能衛星画像からの建物の自動検出手法」，地域安全学会論文集
No.5，2003.11.

図 5 －7	
  秋吉台で春告げる 山焼き
ID : AST040 215 021 132
D ate: 20 04/0 2/15
Pla ce : 山口県> 美祢市>国定公園秋吉台[7] T. Takagi, H. Kawashima, T. Amagasa and H. Kitagawa,“Providing Constructed Buildings Information by ASTER
Satellite DEM Images and Web Contents”, Proc. DIEW, 2010.
[8] 王春永，川島英之，北川博之，“地球観測衛星データと Web コ
ンテンツの統合による新築建造物および地形変化の検出”情報処理学会第 73 回全国大会，2011 年 3 月 2 日～4 日．
[9] 王春永，川島英之，北川博之，“衛星データからのホットスポッ
トの抽出”第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2012），2012 年 3 月 3 日～5 日．
[10] 須 崎 純 一 ， GRASS に よ る リ モ ー ト セ ン シ ン グ 画 像 処 理 ,http://www.envinfo.uee.kyoto-u.ac.jp/user/susaki/grass/grass3.ht

図 5－8	
  岩手山の噴火
ID : AST010 924 013 813
D ate: 2 001 /09/2 4
Pla ce : 岩手県> 岩手山

ml.
[11] GeoTIFF，http://trac.osgeo.org/geotiff/.