国立防災科学技術センター研究速報第91号

ユ990年3月

681．3．02

衛星画像処理システムの開発
中根不口郎

国立防災科学技術センター

1mage

Pmcossi11g

SystomtheforSato11ite

D批af1ow

Comp1ltor

Datal1simg

By

Kazl1ml1Nakane〃oκo〃α1Rθ∫θoκんC刎加7カグD兆α∫加7P7ωθ〃加o〃，∫αカo〃

Abstr㏄t

Ourinstituteactua1ization

of

had

setup

Dataf1ow Computer in1988to make theprocessing for the numerica1simu1ation ofhigh−speed

thenatura1disaster and the ana1ysis of the sate11ite image data．The
computer has8operation modu1es and dataf1ow architecture．In thispaper，major four deve1oped functions working on the Dataf1owComputer（NEDIPS−10）and the host computer（ACOS−830）are descrived・
The functions are high−speed I／O processing of the image data，thegeometrica1correction of the sate11ite image，the grey1eve1s matching oftwosate11ite

thesate11ite

images

taken

image

at

using

the

the

different

timeandspectra1properties

the

at

c1assification

someofsupervisory

areas．These functions have some characteristics as fo11ows．
（1）The I／O processing function for the sate11ite image data has thehigh−speed

disk I／O program．The function cou1d make the host computerindependent1y conduct1／0process of the sate11ite image data and someprocessing jobs at a same time．This function cou1d shorten the time of
inputbing and disp1aying the sate11ite image，which data vo1ume is about

4．2MBytes，usingon1y136KBytesmemoriesofthehostcompUter−Thetimebecomes5seconds．
（2）The function ofthegeometrica1correction

has

theHigh−Speed

Affine Conversion Program which is programed by Dataf1ow Assemb1er
Language working on the Dataf1ow Computer．This function cou1d（1otheAffineConversionofthesate11iteimage，whichdatavo1umeis4．2M
Bytes，very fast．The processing time becomes6seconds．
（3）The grey1eve1s matching function has the high−speed program ofthegrey1eve1s

Languageshortenthel

a1so
thetimesate1hte

conversion

workingof

image

on

being

programedbyDataf1ow

theDataf1ow

Computer．This

grey1eve1s

conversion

forvo1umeis4．2M

which

data

matching

AssembIer

function
theBytes．The

cou1d

grey1eve1s

timeofbecomessecond．

（4）Thepropertiesatfunction

theforc1assifying

supervisory

areas

the

sate11ite

has

一3一

image

using

specia1samp1ing

thespectra1

program．The国立防災科学技術センター研究速報

第91号

1990年3月

program cou1d pick up the data of the pixe1image in thefying area using the sma11memory of the host computer．

arbitraryc1ass−

Key words：Sate11ite data，Image processing system，Dataf1ow computer，Geometric transformation，Image c1assification．
キーワード：衛星データ，画像処理システム，データフロー計算機．幾何学的変換，画像分類

1．はじめにわが国において初の海洋観測衛星MOS−1が1987年に打ち上げられ，観測データの検証実
験（NASDA，1989）により，海面温度，海氷分布や地表の植生，積雪分布等の広域観測の有効性が実証された．この検証実験を経てMOS−1データは各分野で有効に活用されるに至った．また，一方において，熱帯林の減少，砂漠化等の地球環境の悪化が自然災害に大きな影響を与え始めていることが指摘されるようになり，防災地球科学技術の研究においても，広域の海域，陸域の状況を短期問に収集できる衛星データの利用が不可欠なものとなってきた．

それに伴い国立防災科学技術センターにおいても，より広範囲の衛星画像の高速処理システムの開発が益々重要となった．当センターではリモートセンシング画像処理及び災害現象の動的シミュレーションの高速化のため，昭和62年度末に演算器8個を有し，並列演算の可能なデータフロー計算機NEDIPS−10を導入して，各種防災地球科学技術への応用研究を行ってきた．

ここではこの一環として開発した衛星画像処理システムについて述べる．本システムはデータフロー計算機NEDIPS−10とホスト計算機ACOS−830を接続し，ACOS−830の端末PC−9801から必要な情報を入力し，マンマシン応答による高速画像処理を行うものである．このシステムを動かす基本ソフトとして，高速DISK−I／Oプログラム，画像表示ライブラリ，データフローアセンブラによる衛星画像の幾何学的補正，濃度補正等のプログラムを開発すると共に，それらを組み合わせたマンマシン画像処理のための衛星画像入出力，幾何学的浦正，2時期の画像の濃度整合，画像分類等のプログラムをFORTRANで開発し，マンマシン応答による高速画像処理を実現させた．その結果，1024×1024画素（1画素4チャンネル×8ビット）の画像データを約5秒で入出力し，濃度補正及び幾何学的補正をそれぞれ約1秒及び6秒の速さで処理できるようになった．

2．衛星画像処理システムの機能と構成

本画像処理システムは図1に示すように汎用ホスト計算機ACOS−830（以下ACOSと略称），その端末PC9801（以下端末と略称）とデータフロー計算機NEDIPS−10（以下NEDIPSと略称）により構成されている．また．それらを動かすソフトウェアは表1に示すような画像処理メ

一4一

衛星画像処理システムの開発一中根

NEDIPS−10〈COS−830

画倣Aメモリ
4．2HパイトCRT

画像Bメモリ
1．洲パイト

2HB／S

S附ツクス

データメモリ〜5柵／S

8．州パイト洲B／S

3柵／S

PC9801
．、一↑

図1
Fig．1

NEDIPS−10及びACOS−830を用いた衛星画像処理システム
0ut1ineof

theImage

ProcessingSystem

表1開発した主なソフトウェア
TablelMajor

deve1oped

softwarefortheimageprocessing

1．画像処理メインブログラム（FORTR州）

衛星画像の入出力
幾河学的補正・2時期の画像の濃度整合・画像分類
2．ACOS−830用高速DISK−I／Oプログラム

3．NEDIPS−10の画像表示ライプラリ
4．濃度補正データフローアセンプラプログラム

5．アフィン変換データフローアセンブラプログラム

インプログラム，高速DISK−I／Oプログラム（以下高速IlOと略称），画像表示ライブラリ（以下画像ライブラリと略称），濃度補正及びアフィン変換用のデータフローアセンブラプログラ

ム（以下テンプレートと略称）等により構成されており，これまでに開発した主な機能は図2の通りである．以下にそれぞれの機能の概略を述べる．

①

衛星画像の入出力：衛星画像データを磁気テープからACOSに読み込み，その内の任意の領域の画像データをNEDIPSのカラーCRTに表示すると同時に画像を見やすくする

一5一

国立防災科学技術センター研究速報

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1990年3月

2時期の画像の混度整合

幾何学的補正術星画像の入出力

図2

開発した画像処理機能

Fig．2

Developedfunctionsoftheimageprocessings

ための濃度補1三を行う、②

幾何学的補正：衛星画像データには幾何学的歪みが有り，これを補正して地図情報と重ね合わせてできるようにする．

③

2時期の画像の濃度整合：画像全体の濃度が異なる2時期の衛星画像を比較し，特定した地域の経年変化を両画像から抽出するために一方の画像の濃度を補正し，両画像の濃度の整合を行う．

④画像分類：カラーCRT上の画像の中から分類のための任意の標本区域を数カ所指定し，それらの区域と同じスペクトル特性を持っ地域をレベルスライス法，セル法，最尤法によって抽出する．

これらの機能は既に述べたように高速I／Oプログラムとテンプレートを用いて画像処理の高速化を図っており，従来のシステム（植原・幾志ほか，1985）と比較して数10倍の処理速度となっている．以下に個々の機能について述べる．

2．1

衛星画像の入出力機能

衛星画像の入出力は図3に示すように次の処理を行う．

先ず，磁気テープの衛星画像データ（CCT：ComputerCompatib1eTape）をACOSに読み込み，それ以後の画像処理を高速に行うため，ビット操作により，1語内に1画素分（8ビット×4チャンネル）の画像データをフォーマット変換して入れる．次に，高速I／Oにより，フォーマット変換した！ライン分の画像データを順次DISK1に転送する．その後，再び高速I／OによりDISK1から1ライン毎に画像データをACOSに読み込み，端末から入力した切り出し定数にしたがって，必要な1ライン分（1024画素）の画像データを切り出し，それを高速I／Oにより順次DISK2に転送する．最後に，高速I／Oと画像ライブラリーによりDISK2

一6一

衛星画像処理システムの開発一中根

画像デタの入力③＼漉度袖正定数

画像切り出し定数＼v

画像データフォーマツト変換／ 切り出し

漉度
榊

◆

正

画像データのACOS
DISK1

図3
Fig．3

〈COSDISK2→

NEDIPS−10
画像Aメモリ

CRT

1024x1024x32ピット

衛星画像の入出カフロー
F1ow

diagramoftheI／O

processingfor

thesate11ite

imagedata

内の画像データを16ライン毎にACOSへ入力すると同ヨ寺に，CRTが直結されているNEDIPSの画像Aメモリ（以下Aメモリと略称）へ並列転送する．しかる後，CRTの画像を見やすくするため，端末から入力した濃度補正定数にしたがって，Aメモリ上の1024×1024画素×4チャンネル分の画像データをNEDIPSのテンプレートを用いて濃度補正する．この変換に要する時問は約1秒である．

ここで開発した衛星画像の入出力機能は3つの特徴を有する．その1っは高速I／Oを用いていることである1衛星画像のデータ量はMOS−1／MESSRの1シーンで20．2Mバイト，ランドサット／TMの1シーンで293．1Mバイト，ランドサット／MSSの1シーンで42．9Mバイ
トと膨大であり，マルチジョブを行っているACOSをホスト計算機としてこの膨大な画像データの処理を行うには，1ジョブに割り当てられたACOSのメモリの許容範囲内で画像デー

タを分割して高速入カし，必要な処理を行った後，その結果を順次ACOSのDISK及びAメモリに高速転送する必要があった．この処理を高速I／Oが可能にした．この高速I／OはACOSメモリに確保されたダブルバッファを交互に用いる並列転送機能を有しており，画像ライブラリと組み合わせることによりDISKからACOSメモリヘの画像データの入力とACOSメモ
リからAメモリヘのデータ転送を並列に実行することができる．これにより，1024×1024画素x4チャンネル分の画像データの人出力時問を約5秒に短縮することができた．第2の特徴はテンプレートを用いた濃度補正である．原画像は通常濃度が低く，CRT上では見にくく

一7一

国立防災科学技術センター研究速報

第91号

1990年3月なっている．このため，画像の濃度を見やすいように補正する必要があるが，FORTRANによる従来の方式では512×512画素×4チャンネル分の濃度補正に10〜20分を要していた．そこで，テンプレートを用いて，NEDIPSにより濃度補正を行い，処理の高速化を図った．これにより1024×ユ024画素×4チャンネル分の濃度補正時問は約1秒となった．第3の特徴は1024×1024画素の画像データを一度に表示できるAメモリ直結のNEDIPSのCRTにある．従来システムの出力画素数は512×512であり，本システムにより一度に解析できる画像範囲を4倍に拡張することができた．

2．2

幾何学的補正機能

衛星データの原画像は多くの場合幾何学的歪みを含んでいるため，衛星画像データと地形図の重ね合わせを行ったり，画像データの正確な位置を知るためには画像の幾何学的補正が必要となる．そこで本機能により，画像上の基準点（以下GCPと略称する：Gromd

Contro1

Point）群の位置とそれらに対応した地形図上のGCP群の位置が重なるように画像を幾何学的に補正する．具体的には図4に示すように次の処理を行う．

先ず，ACOSのDISK1から原画像を高速I／Oで入カし，端末から入カした切り出し定数にしたがって，必要な画像データを切り出す．その結果を画像ライブラリによりNEDIPSのデータメモリ及びAメモリヘ転送する、データメモリヘ転送する原画像は幾何学的補正後の画像が少なくとも1024×1024画素得られるように1408x1408画素とする．AメモリヘはNED
IPSのCRTから画像上のGCP群が読み取れるように1024×1024画素の画像データを転送し，端末から入力した濃度補正定数にしたがって濃度補正する．次に，CRTから画像上におけるGCP位置をカーソルにより入力すると共に，それらに対応する地形図上のGCPの位置を端末から人力し，GCPの画像上の位置と地形図上の位置の相関関係から幾何学的補正のためのアフィン変換係数を求める．その後，アフィン変換用テンプレートを用いてデータメモリ内の原画像データをアフィン変換し，その結果をバイリニア法，ニアレストネイバ法，キュービックコンポリュウション法等のリサンプリング手法（リモートセンシング技術センター，1980）．

により，格子状に並べ変えて1024×1024画素×4チャンネル分の幾何学的補正した画像をAメモリに出力する．最後に，画像ライブラリ及び高速I／Oにより，Aメモリ内の画像データをNEDIPSからACOSへ転送すると同時に，ACOSからDISK2に並列転送する．その後，幾何学的補正した画像を見やすくするため，Aメモリ内の画像データを濃度補正する．

この幾何学的補正機能は2つの特徴を有する．1つは2，1で述べたと同様に高速I／Oによるデータの高速入出力及びテンブレートによる濃度補正である．他の1つはテンプレートを用いた高速のアフ■ン変換である．この機能の開発により，従来システムにおいて512×512画素×4チャンネル分のアフィン変換に約20分を要していたものが，1024×1024画素×4チャンネル分のアフィソ変換を約6秒で行うようになった．

一8一

衛星画像処理システムの開発一中根

画像データ入力

函絆タの糾1㌧定数

切り出し
混度
補＼XEDIPS−1O

NEDIPS−101024x2048x32ビット

1024x1024x32ピット

データメモリ

函像Aメモリ

漫度補正正CNEDIPS−1O
画像Aメモリ

1024x1024xコ2ビット

RT

NED工PS−10
幾何学的補正画像上の㏄P位置を入力

ACOSへの画像データ転送↓ACOS−830
幾何学的補正
係数導出

＾COS
端末

地形図上の㏄P位置を入力

図4
Fig．4

幾何学的補正フロー
F1ow diagram of geometrica1correction（応用例）

この事例は中国北東部吉林省と黒竜江省の境を流れるネン川の1988年7月洪水の氾濫解析例である．この地域は幸いなことに旧陸軍陸地測量部が昭和8年に製版した10万分の1の地形図がある．これと衛星画像を重ね合わせることにより，地形と氾濫区域が対比できるばかりでなく，昭和8年以降の河111改修の状況も推定することができる．このように衛星画像を氾濫解析に有効活用するためにはそれと地形図との重ね合わせが重要となる．写真1（2〕はM
OS−1／MESSR（MarineObservation

Sate11ite−1／Mu1tispectra1E1ectronic

Se1f

Scaming

Radio−meter）の原衛星画像であり，写真1（1〕は陸地測量部が作成した同地域の10万分の1地形図である．写真1（1〕の地形図と写真112）の画像を重ね合わせるには両方に共通のGCPを数地点選び，それぞれのGCPの座標値から幾何学的補正のためのアフィン変換係数を求める．この変換係数を用いて写真112〕の原画像をアフィン変換する．その結果を写真113〕に示している．

一9一

国立防災科学技術センター研究速報第91号

1990年3月（1）大賓（タァライ）地区の10万分の1地形図（旧陸軍陸地測量部，1933）（1）Thetopog−raphica1map

district

a1ong

theNenoftheRiver

Tharaibordering

Ji1in Province and Hei1ongjiang Province
in China，which was made by the1andsurvey department of the ex−army in
1933．

（2）幾何学的補正前の原衛星画像，黒竜江省と吉林省の境を流れるネン川沿いの氾濫前の衛星画像（MOS−1／MESSR，Aug．2．1987撮影），

写真内の口印はGCP
12）Origina1sate11ite image before f1ooding
a1ong the Nen River bordering Ji1in
Province and Hei1ongjiang Province in
China，taken by MOS−1／MESSR at Aug．
2th，198713）写真111）の地形図と写真1（2）の衛星画像を幾何学的補正により整合させた画像
13）Thesate11ite

Conversion
1（2〕

写真1
Photo．1

衛星画像の幾何学的補正結果
Resu1tof

theAffine

一10一

Conversion

of

image

after

theAffinetheimageshow

Photo．

衛星画像処理システムの開発一中根

2．3

2時期の画像の濃度整合機能

衛屋画像データのCCTカウント値は撮影時の太陽高度，大気状態によって変化するため，同一時期，同一場所の画像データであっても撮影時刻が異なれば，画像の濃度が大きく異なる場合がある．このことは同一場所の地表状態の変化を経年的に調べようとする場合の大きな障害となる．これを補うためには本機能のような2時期の画像の濃度整合が必要であり，ここでは選択回帰法（リモートセンシング技術センター，1980）による濃度整合を用いている．2時期の画像の濃度整合機能は図5に示すように次の処理を行う．

予め，位置合わせをした2時期の衛星画像データ（以下目的画像，説明画像という）をACOSのDISK2，DISK3に転送しておく．次に，DISK3に転送した説明画像を高速I／OによりACOSメモリに入力し，それを画像ライブラリによりデータメモリに転送する．その後，データメモリ内の画像データを濃度補正してAメモリに出力する．次に，目的画像と説明画像において，地表状態の経年変化及び季節変化が少ないと思われる区域をCRT上の説明画像の中から数カ所抽出し，それぞれの区域の境界をカーソルにより入力する．その後，高速I／O

及び画像ライブラリにより，データメモリ内の説明画像及びDISK2内の目的画像を16ライン毎にACOSメモリに入カし，抽出した領域のスペクトル特性値（平均値，分散など）を計算し，選択回帰法により2時期の画像の濃度整合のための線形回帰係数を求める．最後に，この回帰係数をNEDIPSに転送し，テンプレートを用いてデータメモリ内の画像データを濃度変換する．その結果をAメモリヘ転送すると共に，画像ライブラリ及び高速I／OによりDISK3に並列転送する．その後，Aメモリ内の画像データを濃度補正する．
ここで開発した2時期の画像の濃度整合機能は2つの特徴を有する．1つは2．1で述べたと同様に高速I／O及びテンプレートを用いた濃度補正であり，他の1つはテンプレートを用いた濃度変換である．この機能の開発により，従来システムにおいて512x512画素x4チャンネル分の濃度変換に約20分を要していたものが，1024×1024画素×4チャンネル分の濃度変換を約1秒で行うようになった、（応用例）

この事例も2．2と同様ネン川の洪水氾濫解析例である．氾濫前後の衛星両像から流域内の植生の変化を求めるには2時期の画像の濃度整合が必要である、写真2（1〕，2（2〕は位置合わせを行った氾濫前後の衛星画像である．ここでは写真2（1）の氾濫前の画像を基準にして氾濫後の画像の濃度整合を行う．先ず，氾濫前後の画像の中で時期的な変化が少ないと思われる5つの湖を標本区域とし，それらの区域のマルチスペクトル特性値を求める．次に，最少2乗法により濃度整合のための線形回帰式の係数を求め，得られた回帰式により写真2（2〕の画像を濃度変換した．その結果を写真2（3〕に示している、

一11一

国立防災科学技術センター研究速報第91号

1990年3月

説明画像データ入力

XED工PS−10データメモリ1024x2048x32ピット

1

濃度補正定数
渥度補正！

NEDIPS−10
画像Aメモリ

1024x1024x32ピット↓
説明画像テータのACOSへの転送

2時期の混度分布が同じ区域の画像データを抽出

CR

T

目的画像データ入力

2時期の濃度分布が同じ区域の画像データを抽出

カーソルにより2時期の混度分布が同じ匡域の境界を入力

ACOS−830

渥度変換のための回帰係数導出

NEDIPS−10

混度変換

因一 NEDIPS−10
画像Aメモリ

混度補正1024x1024x32ピット

図5 2時期の画像の濃度整合フロー
Fig．5

F1ow

diagramof

taken

atdifferent

themachingthegrey1eve1s

time

一12一

in

two

sate11ite

images衛星画像処理システムの開発

中根11〕濃度整合を行うために基準とした衛星画像（写真1（2）に同じ）（1〕Thebasic

1（1）to12〕

sate11itematching

theimagesameasPhoto．

grey1eve1s

濃度整合を行う原衛星画像，黒竜江省と吉林省の境を流れるネン川沿いの氾濫時の衛星画
像（MOS−1／MESSR，Sep．30．1988撮影），
写真内の0，〔1印は濃度整合のための標本領域

（2〕

The

objective

sate11ite

image

in

thef1ooding−time a1ong the Nen river taken
by MOS−1／MESSR at Sep．30th，1988

13〕

写真2（2〕の画像を写真211〕の画像の濃度レベルを基準にして，濃度整合を行った後の衛星画像
13〕

The

sate11ite

image

after

matching

thegrey1eve1s of the image shown photo．
2（2）with other grey1eve1s of the imageshown

写真2

Photo．2

photo．2（1）

2時期の衛星画像の濃度整合結果
Resu1tofatdifferent

thethegrey1eve1s

matching

time

一13一

of

thetwosate11ite

imagestaken国立防災科学技術センター研究速報

2．4

第91号

1990年3月

画像の分類機能

衛星画像をスペクトル特性が類似する幾つかの区域に分けると，地表の状態がより鮮明に把握できることがしばしばある、そのため，衛星画像処理の中で画像分類は最も多く使用されている．画像の分類には形状特性による方法とスペクトル特性による方法があるがここでは後者の方法を用いた．即ち，標本区域内の各画素が有するスペクトル特性を多変量解析の手法により抽出し，このスペクトル特性値が類似する画素毎に対象頷域を分類する方法である．本画像分類の機能は図6に示すように次の処理を行う．DISK2内の画像データを高速I／O及び画像ライブラリによりデータメモリに並列転送する．その後，端末から入力した濃度補正定数にしたがって，データメモリ内の画像データを濃度補正してAメモリに出力する1次に，CRT上において，任意形状の標本区域（以下カテゴリという）の境界をカーソルにより入力し，その境界データに基づきデータメモリの中から各カテゴリに属する画像データを抽出すると共に，それぞれのカテゴリ内の画像データのスペクトル特性を数量化する．その後，予め，オフラインでディジタイザにより入力しておいた地形図上の分類対象領域の境界データをDISK4からACOSへ入力し，その境界データに基づき，データメモリの中から分類対象領域の画像データを抽出する．次に，先に求めた各カテゴリのスペクトル特性値と分類対象領域の画像データを比較し，最尤法，レベルスライス法，セル法等の手法を用いて，分類対象領域内の各画素がどのカテゴリに属するかを判断し，分類を行う．最後に，その結果を高速I／OによりDISK3に転送し，更に高速I／O及び画像ライブラリによりDISK3の分類結果をNEDIPSの画像Bメモリに出力する．

ここで開発した衛星画像の分類手法は2っの特徴を有する．1つは2．1で述べたと同様に，高速I／O及び画像ライブラリを用いた画像データ高速入出力であり，他の1つは画像上の任意のカテゴリ区域及びオフラインで入力した地形図上の分類対象領域の境界データから任意形状の領域の画像データを抽出できることである．具体的には各カテゴリ区域及び分類対象領域の境界上の点を一定の方向に任意の間隔でサンプリングする．抽出された点の問は直線で補完する．境界上の各点にはその左側と右側が同じ領域であるか無いかを識別する指標を図7に示す規則にしたがって付ける．この指標を作るのに最も注意した点は，境界上の点列位置がある区問においてX方向には変化するがY方向には変化しない場合である．ここでは点列の方向を判断して，その点列がY一定区問に入るYの方向とそこから出るYの方向が同じ場合は，この一定区問の入口の点の指標を1とし，他の一定区間の点の指標を0とする．

一定区問に入る方向と出る方向が異なる場合はこの一定区問の点の指標をすべて0とする．

次に，画像データを1ライン毎に入力し，これと境界上の点を重ね合わせ，境界点の指標により，その左側と右側の領域が異なる（指標一1）か，等しい（指標一0）かを判断し，図8に示すように1ライン上の各画素が領域の外か中かを左側から順番に決めていく．この手法を用いると任意形状の領域を容易に抽出することができる．

一14一

衛星画像処理システムの開発一中根薗像データ入力↓NED工PS−10ACOS

一タメモリ

一・オフラインー・．一一オフライン
ティシタイザによアイシタイザ
り地形図上の分類
対象領域の境界
対象領域の境

4x2048x32ピット、度1補正濃度補正

定数

入力

畠画■

XED工P

1024x1024x32ヒ↓
ACOS−830

1CR↓

L一亙一ACOS・．

1S−10

画像AメモリツトT｝

一 眺S幽カーソルにより各カテゴリの境界を入力

分類対象領域の境界入力↓

分類対象領域の画像テー一タ袖出

ACOS−830
画像の分類■

各カテゴリの画像
テータ袖出及びそれらのスペクトル
特性値算出

ACOSへの函像
データ転送・国NED］1PS−10分
類→結果

函像Bメモリ
1024x1280x4ヒ・ソトの転送

図6 分光特性を利用した画像分類のフロー
Fig．6

F1ow diagram of classifying the sate11ite image
th・・p・・t・・1p・・p・・ti・・i・th…p舳i…y…a・

一15一using国立防災科学技術センター研究速報

1990年3月

第91号

X方向OO

｛ ｛八A

O

総てO総て0O』一rH
鰯てO』一rF一一
総て0

矢印は分顛対象領域噴界線上の点列方向を表す。

図7
Fig．7

画像データ抽出のための分類対象領域境界線上の指標
Rule

inof

theindexes

on

the

bomdary1ine

forsamp1ing

thepixeユsarbitrary分蝸対禦緬域

総てo｛

1総てO

総てo｛

｛

総て0｛

巨…ヨ画像データ紬出頷域

図8
Fig．8

1ライン毎の分類対象領域の画像データ抽出例
Examp1eof

inarbitrarythesamp1ing

theclassfing

pixe1severy

one1inearea（応用例）

この事例は洪水氾濫区域内の洪水の主流路を求めるために行つた画像分類の例である．場
所は2．2と同様ネン川流域であり，写真311）に示す衛星画像を用いて，氾濫区域内の分類を行う．先ず，氾濫区域において，濁度の大きい区域，水深が深く主流路と思われる区域，水深が浅く水面下の植生が見える区域等8つの標本区域を選び，それぞれのスペクトル特性を求めた．次に，これらのスペクトル特性を用いて最尤法により写真312）に示す氾濫区域を分類した．写真3（3〕にその結果を示している一一16一

衛星画像処理システムの開発

中根義（1〕氾濫区域の標本領域、、？蕊乏1㌔、一（1）Trainingareain

thef1ooded

p1ain12）分類対象領域（2）

写真3
Photo．3

Objective

areafor13）

氾濫区域の分類結果（3〕

Resu1tof

thec1assification

C1assification

標本区域のスペクトル特性を用いた氾濫区域の分類結果
Resu1t of c1assification in
the supervisory areasthef1oodedin−17一

areausingthespectra1properties国立防災科学技術センター研究速報第91号

1990年3月

3．おわりにこの衛星画像処理システムの開発により，画像解析の基本的な部分である濃度補正，幾何学的補正，2時期の画像の濃度整合にっいてはデータフロー計算機NEDIPS−10により，データフローアセンブラを用いて高速処理が行えるようになった。今後は，最尤法等の画像分類プログラムについても，データフローアセンブラ化を行う予定である．近年，地球規模の現象を把握することが益々重要になってきており，既に，アジアモンスーン機構に関する研究もスタートした。これを推進するには地表面温度，土壌水分量，地表からの蒸発散量，大気中の雲水量及び水蒸気量，植生の種類・密度，積雪分布等の広域的な情報が必要となる。今後はこれら広域の情報を衛星データから推定するためのアルゴリズムの開発と広域の画像データのデータベース化を順次行っていく予定である。最後に，本システムの開発に協力頂いた日
本電気株式会社の小関さとみ氏に感謝致します．

参考一

文献1）植原茂次・幾志新吉他（1985）：災害状況調査法，科学技術庁振興調整費によるリモートセンシング技術の利用実証に関する研究成果報告書

2）宇宙開発事業団地球観測センター（1989）：THE

CATIONTHIRDSYMPOSIUM

ON

MOS−1

VERIFI−PROGRAM（MVP）

3）リモートセンシング技術センター（1980）：データ解析研究報告（1990年2月2日原稿受理）

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