自己組織化マップによる多偏波SARデータからの市街地特性の抽出

摘要

都市防火で重要とされる，単位面積当りの建物数，延焼阻止要因となるオープンスペース及び植生の3要因を多偏波SARデータから抽出することを目的とし，散乱クラスを考慮したKohonenの自己組織化マップ（SOM）とカウンタプロパゲーション学習を用いた教師付き土地被覆分類手法を提案する．本手法は，SOMの競合層に対応するカテゴリーマップを散乱クラスごとに作成し，多偏波SARデータの各偏波の組合せのパワー成分をSOMに入力し分類処理を行う．航空機搭載型SARであるPI-SARを用いて観測されたSARデータを3要因に分類する実験を行い，本手法の有効性を従来手法と比較して示す．