XバンドSAR画像を用いた機械学習による海岸線観測手法の検討

抄録

　海岸線モニタリングのため，合成開口レーダ（SAR）の活用が期待されているが，高解像度SAR画像から海岸線を効率的に抽出する手法は確立されていない．本研究では，畳み込みニューラルネットワークであるDeepLab-v3+を用いて，解像度1mのXバンドSAR画像からの海岸線抽出手法を構築した．離岸堤など構造物のある海岸での適用性も検討するため，学習させる画像の組み合わせを変化させ複数のモデルを作成した．構造物のない海岸では，当該海岸の画像を学習に使用することで，平均誤差3～4mで海岸線を抽出可能であった．構造物のある海岸に適用する場合でも，構造物のない海岸の画像も併せて学習に使用することで，同程度の誤差に抑えられた．これらにより，海岸線観測に高解像度XバンドSAR画像の使用の可能性を示した．