マイクロ波映像レーダデータを併用した土地被覆分類図作成アルゴリズムの構築 CONSTRUCTION OF THE ALGORITHM FOR MAKING THE LANDCOVER CLASSIFICATION MAP APPLYING THE SYNTHETIC APERTURE RADAR DATA
大林　成行	Shigeyuki Obayashi	東京理科大学理工学部土木工学科	〒278 千葉県野田市山崎2641
小島　尚人	Hirohito Kojima	東京理科大学理工学部土木工学科	〒278 千葉県野田市山崎2641
玉川　達也	Tatsuya Tamagawa	東京理科大学大学院	〒278 千葉県野田市山崎2641
【抄録】本研究は，衛星搭載の光学センサデータとマイクロ波映像レーダデータ（ＳＡＲデータ）を融合利用し，高い精度で土地被覆分類図を作成できるアルゴリズムを構築したものである．多次元特徴空間内の個体の分布状態を画像化したnＰＤＦ特徴量を空間情報として採用し，ＳＡＲデータを付加して計算したnＰＤＦ特徴量を新たにnＰＤＦs特徴量と定義した．検討ケースとして，1)ＨＲＶデータのみ，2)ＳＡＲデータのみ，3)ＨＲＶ＋ＳＡＲ，4)ＨＲＶ＋ｎＰＤＦ特徴量，5)ＨＲＶ＋nＰＤＦs特徴量といった５ケースを設定し，分類精度を比較した．検討の結果，ｎＰＤＦs特徴量（ケース５）を併用する場合の分類精度が最も高く，特に市街地，裸地等の分類精度の向上に寄与することが判った．さらに，一連の処理手順を整理した上でnＰＤＦs特徴量の作成からトレーニングデータの選定支援，土地被覆分類図と各種評価指標の出力等，ユーザインターフェースに優れた実用性の高い土地被覆分類図作成システムを実現している．
<Abstract>For making the land cover classification map with a high accuracy, the practical classification algorithm integrating the optical sensor data and the synthetic aperture radar (SAR) data was proposed. Through the nPDF algorithm proposed by H.Cetin in 1990, " the nPDFs feature " adding SAR data was newly defined as a spatial information. This paper discusses whether the maximum likelihood classification accuracy is improved or not in combination with the spatial information and the nPDFs features. Five cases were executed as follows : 1) Only using HRV data (spectral Information), 2) Only using SAR data, 3) Combined SAR data with HRV data, 4) Combined the former nPDF features with HRV data, 5) Combined the proposed nPDFs features with HRV and SAR data. As the results, in case of adding the nPDFs features (Case-5), the best classification accuracy was confirmed, especially In the residential and the Bare soil area. Furthermore, based on this result, the practical system for making the land cover classification map with excellent user-interface was designed and developed.
【キーワード】土地被覆分類，衛星リモートセンシングデータ，マイクロ波映像レーダデータ，空間情報
<Keywords>land cover classification, satellite remote sensing, SAR data, spatial information