写真測量とリモートセンシング

知恵の時代における新たな水産研究像

中村保昭

1999 年 38 巻 5 号 p. 1
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_1

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平成11年8月豪雨・各所で被害発生

中筋章人, 番屋久夫

1999 年 38 巻 5 号 p. 2-3
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_2

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干渉型SAR計測に及ぼす湿潤大気遅延効果とGPS水蒸気情報の利用

斉藤和也, 高村民雄, 山本尉太, 真屋学

1999 年 38 巻 5 号 p. 4-19
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_4

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Wet atmospheric propagation path delay is one of the most important measurement error factors in repeat-pass Interferometric SAR (INSAR) technique for wet regions such as Japan. Its influence can not be neglected for the measurement accuracy of several meters in elevation and several centimeters in surface deformation. The theoretical analysis of height and displacement error by atmospheric phase change for JERS-1/SAR data has showed some severe error even for slight atmospheric inhomogeneity.
The simultaneous observation by water vapor radiometer (WVR) at GPS stations in Izu district for about a year has been carried out. The comparison between GPS and WVR wet delay has induced that correlation coefficient was 0.99 and r. m. s. wet delay was about 1.1cm except for rainy day. It was showed that the wet delay information of GPS network would be useful and efficient in the quantitative evaluation of wet atmospheric delay effect.
In order to evaluate wet delay effect appeared on INSAR data, we have applied GPS network data to actual phase of two pairs of differential SAR interferogram. The result has concluded that INSAR residual phase change was successfully extracted by using high coherent interferogram but was not very accurately evaluated by GPS delay due to the serious noise factors.

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RLS法に基づく欠測を多く含む時系列データの予測手法

瀬戸要, 新井康平

1999 年 38 巻 5 号 p. 20-27
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_20

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There are two parameter tuning algorithms, time update and measurement update algorithms for parameter estimation of Kalman filter. Two learning methods for parameter estimation of Kalman filter are proposed based on RLS (Recursive Least Square) method. One is the method without measurement update algorithm (RLS1) . The other one is the method without both time and measurement update algorithms (RLS2) . The methods are applied to the time series data of DMSP/SSM/I data with a plenty of missing data. It is found that the proposed RLS2 method shows smooth and fast convergence in learing process in comparison to the RLS1.

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航空写真を用いた鳥取砂丘の地形モニタリング

岡田周平, 伊藤健吾, 大槻恭一, 神近牧男

1999 年 38 巻 5 号 p. 28-35
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_28

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鳥取砂丘の天然記念物区域の地形変化を1970年, 1981年, 1990年に国土地理院が撮影した航空写真の画像を用いて解析した。写真上では, 砂丘の尾根と底部は, 地形の分布を特定できるほど明確には表現されていなかった。写真上で最も特定しやすい地形単位は, ほとんど連続的に35度で安定している安息角斜面である。安息角斜面は, 輝度により容易に別の場所と区別できる。この違いを利用して幾何補正後の画像から安息角斜面を分類し, 図上に異なった色で表現した。そして, 画像の重ねあわせによって地形の変動を解析した。この手順により, 安息角斜面の変動を容易に確認し, 移動距離を計測することができた。上述した手法のデータを検証するため, 国土地理院と鳥取県が発行している地図を用いた。データの精度を検討するために, 地図を用いて同様の重ね合わせを行った。その結果, 航空写真が砂丘の移動に関する有益な情報を十分な精度で提供することが示された。

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AVHRR NDVI時系列データの高周波ノイズの除去のためのTWO法の提案

朴鍾杰, 建石隆太郎, 松岡真如

1999 年 38 巻 5 号 p. 36-47
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_36

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This paper describes a new method to remove high frequency fluctuations in timeseries normalized difference vegetation index (NDVI) of NOAA AVHRR. Time series NDVI of AVHRR are frequently used for global or continental land cover monitoring. However, NDVI values have undesirable noises due to cloud or atmospheric effect and signal noises. These effects cause high frequency fluctuations in time series NDVI. In order to remove these fluctuations, several methods such as Maximum Value Composite (MVC) method, Cloud screening method, J. Cihlar's method, and Maximum Value Interpolated (MVI) method have been developed. Since none of them provides satisfactory result, authors developed a new method, the Temporal Window Operation (TWO) method, main part of which is the removal of the effect of clouds to make a smooth temporal NDVI change. The TWO method also includes the removal of high value noises.

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都市域の判読を目的としたマルチセンサおよびマルチ解像度データの融合

パクジョンヒョン, 建石隆太郎, ウィカンチイカケトット

1999 年 38 巻 5 号 p. 48-60
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_48

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This study examines some potential applications for an urban area interpretation using multisensor data. We can get different satellite images for a single test site. The study area was investigated using remote sensed imagery, such as DD-5, IRS-1C, and Landsat TM data. The objective of this study is to propose data mining and data fusion technique for the interpretation of urban area. The methods are used IHS transform and proposed methods (3S and 3H) . The spectral information of Landsat TM is extracted by the proposed data mining techniques. Then, this extracted spectral information is fused, by Brovey transform with high resolution remotely sensed data such as IRS-1C and DD 5. The conclusion is that data mining and data fusion has great potential to improve the performance of detailed urban area analysis using multisensor and multiresolution imagery. Fused images allowed for continual monitoring of infrastructure needs. The finer spatial resolution of space imagery will greatly enhance monitoring of urban area.

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'99春合同学術講演会講演要旨21世紀の地球環境―リモートセンシングと空間情報工学への期待―環境問題の3本の座標軸

石弘之

1999 年 38 巻 5 号 p. 61-62
発行日: 1999/11/04
公開日: 2010/03/19

DOIhttps://doi.org/10.4287/jsprs.38.5_61

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