平成8（1996）年度　共同研究Ａ実施報告書

課題番号	8−共研−122			専門分類		9
研究課題名	リモートセンシングデータのパターン認識に関する統計的研究
フリガナ 代表者氏名	タナカ　ショウジロウ 田中　章司郎			ローマ字
所属機関	島根大学
所属部局	総合理工学部
職　　名	教授
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配分経費	研究費	0千円	旅　費		0千円		研究参加者数	6　人

研究目的と成果（経過）の概要

人工衛星からのマルチスペクトルデータを用いて正確に土地被覆パターンを認識することを目的とする．具体的には，(i) 条件付き推測により解像度を向上させた熱赤外画像がパターン認識の正確さに寄与する程度を知ること，(ii)あいまい性を考慮した分類木を自動で構成する方法の開発，を目的とする．


低解像度画像の高解像化に用いる画像の選択方法、画像のノイズ低減のためのスムージング手法の多次元カラー画像への拡張、ベイズ判別法を多段階3分決定木による画像分類の最終ノードに適用した手法の提案と検証、2変数を組み合わせた主成分を判別分析に応用した場合にその同値類の数が第2種スターリング数を用いて表され分類の正確さにも効果が認められること、など多岐にわたる多くの成果が得られた。
これらは既に発表済み、あるいは論文として発表準備中である。
数理的な手法の進展が必ずしも十分とはいえないリモートセンシング分野では、この共同研究による業績が新風を吹き込みつつある。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

R. Nishii, T. Yanagimoto, and S. Kusanobu, The Use of Univariate Bayes Regression Model for Spatial Smoothing, Computational Statistics and Data Analysis(to appear, 1997)
R. Nishii, S. Kusaobu, and S. Tanaka, Enhancement of Low Spatial Resolution Image Based on High Resolution Bands, IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, Vol.34,No.5, pp. 1151-1158
M. Yoshikawa, S. Fujimura, R. Nishii, and S. Tanaka, Design Mothod of Triplet Decision Tree Classifier with Division-Wait Mechanism, Proc. Satellite Remote Sensing III EUROPT(SICILY), pp. 52-62
他2件

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

画像のノイズ低減のためのスムージング手法，自動作成２分木による高速な画像分類，他のバンドのデータが与えられたという条件付き推測に基づく熱赤外画像の解像度の改良など，パターン認識の基礎についてある程度の成果を得ている．それらは国際会議などで発表済みである．本申請ではさらに，それらの手法の拡張及び手法の応用について，有効性を確認する．高解像度化した熱赤外画像については，代表的な統計的パターン認識手法であるベイズ判別法における認識の正確さを検証する．あいまい性を考慮した分類木については，特にひとつの画素の中に複数の土地被覆区分が存在する混合画素に対しての効果を，シミュレートしたデータと実データの両者を用いて検証する．それらの理論に基づく手法を計算機上で実現し数百万に及ぶ画像データに適用させるためには，統計数理研究所のこの分野での強力なスタッフおよび施設とともに研究する必要がある．

研究参加者一覧
氏名	所属機関
金藤　浩司	統計数理研究所
草信　佐栄子	広島大学大学院
高村　亘史	山梨大学大学院
西井　龍映	広島大学
吉川　雅修	山梨大学