AMT （角度計測技術）による　　　　　　　不規則信号列の特性解析

AMT （角度計測技術）による　　　　　　　不規則信号列の特性解析

〇　北九州高専　　　桐本賢太

　　日立製作所　　　河原洋平

　九州共立大学　緒方純俊

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発表内容発表内容

背景・目的背景・目的 AMTAMT解析の説明解析の説明 SinSin波の波の AMTAMTスペクトルスペクトル JERS-1/SARJERS-1/SARデータ解析データ解析 AMTAMTを利用した教師付き分類を利用した教師付き分類分類結果分類結果まとめまとめ

特徴的な長さ（スケール）を持たない形状のこと

フラクタルとは

背景背景

図形を拡大しても，同様な形が現れる

不規則で複雑な事物を指すものとしてフラクタルが提案された (B. Mandelbrot : 1975)

実際の信号はスケールを変えて観測すると性質が異なる

不規則性あるいは複雑さを定量化する新しい解析手法が検討されている

フラクタル解析は万能でない

Angle Measure Technique (AMT)(Robert Andrle : 1994)

AMT解析

フラクタルとは異なる視点

不規則信号列に適用

不規則信号列として使用

市街地、山岳部、水域

テクスチャの違いを AMT によって識別する

目的目的JERS-1/SARデータ

AMT (Angle Measure AMT (Angle Measure Technique)Technique)

AMTAMT の計測方法の計測方法



様々な S について補角の平均を求める

SinSin 波波 ((振幅と波長が振幅と波長が 100100単位単位 ))

サンプル数　１０回

サンプル数　１００回

サンプル数　５００回

JERS-1/SARJERS-1/SAR

JERS-1/SARの観測の概念図

SARSAR の特徴の特徴

市街地山岳部水域

•マイクロ波域の単バンド画像　（テクスチャ情報）•植生などを透過し、地形や地質的特徴を捉える•全天候型•ノイズを多く含む

SARSARデータからのデータからの 11次元信号の生次元信号の生成成

SARデータ

レンジ方向へ展開

SARSAR データのデータの 11 次元信号次元信号

市街地山岳部

水域

SARSARデータのフラクタル解析とデータのフラクタル解析とAMTAMT解析解析

フラクタル解析 AMT解析

AMTAMTを利用した分類の概念図を利用した分類の概念図

S

obj sup |AA | d

supA:　計測スケール

:　教師データの AMTスペクトル:　局所領域の AMTスペクトルobjA

S

教師データと局所領域のＡＭＴスペクトル

近似が高いほど d の値は 0 に近づく

教師データと局所領域の類似度の評価

分類対象分類対象

取得時期

1992年 8月 4日

福岡周辺

取得場所

(55.3　ｘ　 55.3　 km)

分類結果との比較分類結果との比較LANDSAT/TM画像

分類結果と分類結果と NVINVI 画像画像

分類結果植生指標画像

まとめまとめ AMTAMT 解析では、解析では、 SARSAR データのカテゴリーデータのカテゴリー

差が明瞭に識別できる．フラクタル解析差が明瞭に識別できる．フラクタル解析では困難である．では困難である．

AMTAMT は、単バンドで、ノイジィなは、単バンドで、ノイジィな SARSARデータの教師付き分類に応用できるデータの教師付き分類に応用できる





スケール S

観察したい最小スケールから 1つずつ増加

補角 (Suppl. Angle) を求める繰り返し数

結果が収束する最短時間を考慮に入れて決定

最大スケール

SARSAR データのスケール変換データのスケール変換

15bit SARデータ

線形変換

8bit SARデータ

sinsin波の波の AMTAMTスペクトルスペクトル

10回 100回

500回 1000回

教師付き分類教師付き分類

市街地の分布、陸域の形状を観察

サンプルとする教師データを用意

局所領域を最も近い教師に割り当てる

教師付き分類の適用

128 ) 1 VIS NIR

VIS - NIR ( NVI

NIR : 近赤外域VIS : 可視域 ( 赤 )

NVI 画像のカラー表示

赤色になる地域は植生豊か

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AMT （角度計測技術）による 不規則信号列の特性解析

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