|
|
HOME > GISを始めよう！ > GISとは？ > リモートセンジング入門
｢リモートセンシングの流れ」
D. センサによる放射の記録 〜ERDAS Tutor Onlineより〜
|
■センサによる放射の記録
リモートセンシング・プラットフォーム（衛星、航空機）は移動する際に地表面が反射する電磁波を記録（レコード）する。
記録されるエリアの幅は走査幅（swath width）と呼ばれる。
走査幅は衛星や航空機のセンサタイプによって異なる。
|
|
■瞬間視野
センサは進みながら地表面のスナップショットを連続的に取得する。
瞬間視野（IFOV：Instantaneous Field of View）は、ある瞬間に記録された地表面である。
IFOVはセンサの高度によって決まる。センサが地表から離れているほど、IFOVは大きくなる。
|
|
■ピクセル（画素）
IFOVデータは、大きさと形の等しい「ピクセル」と呼ばれる領域に細分されている。
センサは電磁波を記録し、それをデジタルナンバー（DN）に変換する。
このDN値はセンサが受けた電磁波の反射量を表している。
|
|
■デジタルナンバー
DN値が高いとピクセルは明るく表示され、低いと暗く表示される。
記録される値のとり得る範囲はセンサのタイプによって異なる。
例えば多くの画像は2の8乗の8-bitデータとして記録されている。2の8乗＝256、つまり8-bitデータのDN値の範囲は0‐255となる（0はひとつの数字としてカウントされる）。
近年は11bit= 2048階調を持ったセンサも登場している。（IKONOSに搭載されている）ERDAS IMAGINEではこれを16bitデータとして扱う。
|
|
■空間解像度
データを記録するセンサの種類によって、ピクセルサイズは異なる。
ピクセルサイズによって、解像度が評価される。
空間解像度は、センサが分解できる最も小さい対象物の単位、または各ピクセルが表す地上領域の大きさだ。
|
|
このmock scene（偽画像）が、空間解像度の異なる二つのセンサによって描かれた場合、解像度が粗いセンサの方が、区別できる地物が少なくなる。
解像度の高い画像は地物を区別しやすいが、同じ画像範囲に必要となる記憶容量は増えてしまう。
|
|
■バンドとレイヤ
全ての画像はバンドやレイヤから構成される。
各バンドは、反射光や放射熱が持つ電磁スペクトルのうちの特定の部分に対するデータファイル値の集合だ。
|
|
各バンドは個別の画像として見ることができる。
個別のバンドは表示されたエリアの構成について、より深い洞察を可能にする。
|
|
■スペクトル解像度
各バンドは電磁スペクトルの特定部分を記録する。
スペクトル解像度は、センサが記録できる電磁スペクトルの波長の間隔によって決まる。
従って幅の狭いバンドの方が、スペクトル解像度が高いということになる。
|
|
■リモートセンシング画像
リモートセンシング画像には二種類ある：
・パンクロマティック画像（Panchromatic）
・マルチスペクトル画像（Multispectral）
パンクロマティック画像は、シングルバンド或いはモノクロの画像。
マルチスペクトル画像は、二つ以上のバンドでデータが記録された画像。
|
|
■マルチスペクトル画像
マルチスペクトル画像の場合、各バンドは個別の画像として見ることができる。
同時に表示できるのは３バンドだ。一つ一つのバンドはモニターの各カラーガンに割り当てられる為、その結果はカラー画像となる。
右の図はトゥルーカラーの合成画像を表している。各バンドは各カラーガンで表示されている。（例えば赤バンドなら赤のカラーガン）
|
|
■マルチスペクトル画像
右の図は近赤外領域（NIR）の合成画像を表している。
この図では、緑のバンドが青のカラーガンで、赤いバンドが緑のカラーガンで、近赤外バンドが赤いカラーガンで表示されている。
植生が近赤外（NIR）領域で高い反射率を持つことから、このタイプの画像は対象エリア内の植生を検出するのに最適であると言える。
|
|
■時間解像度
全ての衛星は、特定エリアの画像を取得する為、独自のスケジュールを持っている。
センサがある地域を再訪する頻度のことを時間解像度と呼ぶ。
例えばある衛星があるエリアを１０日毎に撮影する場合、時間解像度は１０日だ。
時間解像度は、変化抽出の研究において考慮に入れるべき重要な要素だ。
|
|
■画像の種類
画像には二種類ある：
・連続階調画像（Continuous）
・主題画像（Thematic）
連続階調画像とは、定量的で、互いに関連性がある連続的な値を持つラスタデータだ。
主題画像とは、定性的な分類ラスタデータだ。
|
|
|
|
|
