ARD試験判読 SPOT-6/7で正しく判読していた事例 - maff.go.jp...SPOT -5画像...

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SPOT-5画像

SPOT-6/7画像フォールスカラー

SPOT-5画像ではジャストポイント周辺の色調が若干濃いことから森林と判読

SPOT-6/7画像では色調・テクスチャから草地と判読

現地では,伐採後放棄されクズなどが絡んでいる状態

SPOT-6/7画像トゥルーカラー

ARD試験判読SPOT-6/7で正しく判読していた事例

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SPOT-5画像

SPOT-6/7画像フォールスカラー

SPOT-5画像ではテクスチャが読み取りづらく草地と判別

SPOT-6/7画像では,テクスチャおよび色調により広葉樹の判別が容易に

ARD試験判読SPOT-6/7で正しく判読していた事例

2014年4月8日,2015年4月25日撮影

©Google Earth

SPOT-6/7画像トゥルーカラー

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SPOT-5画像 SPOT-6/7画像トゥルーカラー

SPOT-6/7画像フォールスカラー

SPOT-5画像ではテクスチャが読み取りづらく色調も明るかったため伐採後(森林施業)と判読

SPOT-6/7画像では,テクスチャおよび色調により広葉樹の判別が容易に

ARD試験判読SPOT-6/7で正しく判読していた事例

2014年4月8日撮影

©Google Earth

©Google Earth

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SPOT-5画像 SPOT-6/7画像トゥルーカラー

SPOT-6/7画像フォールスカラー

小さなため池などにジャストポイントが落ちていた場合,SPOT-5画像では色調から森林と判読してしまう可能性があった

SPOT-6/7画像はカラー画像のため,水域の判読が容易

水域と森林の誤判読が低減すると

期待

ARD試験判読SPOT-6/7画像により判読が容易になった事例

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ARD試験判読SPOT6-7画像により判読が容易になった事例

SPOT-5画像 SPOT-6/7画像トゥルーカラー

SPOT-6/7画像フォールスカラー

SPOT-5画像ではテクスチャが読み取りづらく草地との区別が困難であった

SPOT-6/7画像では,テクスチャおよび色調により広葉樹の判別が容易になった

2014年4月8日,2015年4月25日撮影

©Google Earth

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牧草地 萱場 ゴルフ場 森林施業(伐採後)

SPO

T-5

SPO

T-6

トゥ

ルー

カラ

ーSPO

T-6

/7フ

ォー

ルス

カラ

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ARD試験判読草地の見え方

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平成28年度以降に向けた調査の検討

SPOT-6/7画像を用いたARD判読検討

ARD試験判読

パンシャープン処理の違いによる画像の違い

まとめ

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Resolution MergeModified IHS Resolution Merge Projective Resolution Merge

Elhers Fusion HPF Resolution MergeHyperspherical Color Space

Resolution Merge

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パンシャープン処理の違いによる画像の違い

EARDAS IMAGINE

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Color Normalized (Brovey)GramSchmidt NNDiffuse

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パンシャープン処理の違いによる画像の違い

ENVI

HSVPC Spectral SPEAR

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パンシャープン処理の違いによる画像の違い

ARD判読で使用するうえで適当と思われるパンシャープン処理方法

FALSE FALSEFALSE FALSE

GramSchmidt NNDiffuse Color Normalized (Brovey) HPF Resolution Merge Projective Resolution Merge

TRUE TRUE

FALSE

TRUE TRUE TRUE

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平成28年度以降に向けた調査の検討

SPOT-6/7画像を用いたARD判読検討

ARD試験判読

パンシャープン処理の違いによる画像の違い

まとめ

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まとめ

【画像整備時の留意点】

パンシャープン処理は方法によって画像の見え方が大きく異なる

⇒ 発注仕様に処理方法を明記するなどの対応が必要

EARDAS IMAGINEであれば,HPF Resolution Merge,Projective Resolution Mergeが適当

ENVIであれば,GramSchmidt,NNDiffuse,Color Normalized

(Brovey)が適当

【試験判読の結果】

SPOT-6/7画像を用いれば,これまでと同等,もしくはそれ以上の精度の判読成果が得られる可能性が示唆された

D見落としの軽減

草地と広葉樹や森林施業の判読精度の向上が期待できる

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