リモートセンシング特論（Remote Sensing , Advanced Course）[1402]

＜授業のねらい及び具体的な到達目標＞

　人工衛星や航空機から地上や他の惑星を観測するリモートセンシングの中核部分を講義する。すなわち、大気や地上・海洋対象物と電磁波との相互作用と遠隔計測、多次元リモートセンサの原理・構成と不可視情報の画像化、リモートセンシング多次元画像の解析手法、リモートセンシングにおける逆問題、などの全体像を理解する事を目的とする。

＜授業計画及び準備学習＞

　下記の項目から学生の関心と専攻を考慮して選択し、概要をまたは詳細を講義する。必要に応じて、最近の論文を解説する。なお、下記の(PDF)は、講義資料をＰＤＦにより提供する事を意味する。

（A）一般・基礎
　・日本のリモートセンシング研究の黎明期 (PDF) 、年表 (PDF)
　・間接計測の方法（順問題・逆問題・同定問題） (PDF)
　・電磁波の大気透過特性 (PDF)
　・リモートセンシングセンサ
　・熱赤外画像
　・マイクロ波画像（合成開口レーダ、走査型マイクロ波散乱計）
　・波動応用画像計測の例
　・波動応用画像計測の例
　・分光スペクトル利用間接計測の例
　・正規化植生指数（NDVI）による植生評価（植生活力度とCO2吸収能力）

（B）リモートセンシングと多次元画像処理
（B１）代数的画像処理（テンソル代数による多次元画像処理論）
　・線形演算処理はミクセルデータの処理に相性が良い
　・多次元（多重分光）画像のベクトル表現、ベクトル画像の内積 (PDF)
　・Grassmann代数（外積代数）、ベクトル画像の外積画像
　・ミクセルデータのカテゴリー分解 (PDF)
　・可視画像と熱赤外画像との混合画像演算 (PDF)

（B２）統計的画像処理（統計的パターン認識の手法など）
　・ベイズ推定と原因の確率 (PDF)
　・涙なしの主成分分析 (PDF)
　・正規分布・モーメント・最尤推定 (PDF)
　・最尤法、線形判別関数法、ユークリッド最短距離法 (PDF)
　・Binary Decision Tree 法とその一般化(PDF)
　・カーネル学習、Support Vector Machine

（B３）幾何学的画像処理（画像の微分幾何学、画像多様体など）
　・フラクタル幾何学とくりこみ群の理論のリモートセンシング画像処理への応用 (PDF)
　・画像の再構成と低分解能画像の分解能改善 (PDF)
　・サブピクセルシフト多重観測画像による超解像画像再構成 (PDF)
　・リモートセンシングのための幾何学的画像処理論 (PDF)

（B４）その他のデータ処理手法
　・サブピクセルシフト多重画像の超解像再構成
　・多様体学習と画像多様体、非線形次元削減法
　・関数の極小値探索とニューラルネットワーク (PDF)
　・独立成分解析・ブラインドソースセパレーション VS. 因子分析 (PDF)
　・甘利俊一教授の「行列空間のリーマン幾何学と自然勾配法」について (PDF)

＜成績評価方法及び水準＞

成績は講義での質疑と課題のレポート提出やその内容によって評価する。

＜教科書＞

自家製「稲村ノート」やプリント、ＯＨＰ、宇宙航空研究開発機構(JAXA)のホームページ・パンフレット等を適時、使用する。

＜参考書＞

「わかる画像工学（赤塚、稲村、桂井 共編著）」（日新出版）
「リモートセンシング概論（土屋清 編著）」（朝倉書店）
「リモートセンシングの基礎（久世、飯倉、竹内、吉森　共訳）」（森北出版）

＜オフィスアワー＞

講義開始前３０分、同終了後３０分

＜学生へのメッセージ＞

宇宙からのリモートセンシングの技術や手法を地上におろせば不可視情報の画像化を含めた高度な非接触医用・産業画像計測として応用範囲の広い重要な先端技術の宝庫である事を是非、認識してもらいたい。

このページの著作権は学校法人工学院大学が有しています。 Copyright(c)2013 Kogakuin University. All Rights Reserved.