信号中に含まれる不要なものを取り除き、欲しい情報だけを取り出す処理を、” (1a) (1)”という。
衛星画像などの2次元画像に適用される(1a)を特に”(2a) (2) ”と呼び、(物体の輪郭) 空間的な特徴(”(2b) (3) ”や”(2c) (4) ”)の強調・抽出、”(2d) (5) ”の低減、画像の”(2e) (6) ”(ぼけの改善)などの目的で、”(2f) (7)”を用いた積和演算により、改良された出力画像を得る処理を指す。
テクスチャ特徴とは、粗さ、コントラスト、規則性、方向性などの画像全体あるいは部分の性質を” (8) ”したものである。テクスチャ特徴量は、これを単独で用いると言うよりはむしろ、都市域のように、様々な被覆が混合し、” (9) ”だけでは十分正確な分類が困難である地域において、テクスチャ特徴量を併用することで、被覆分類の精度向上が期待できる。
同じ領域を異なる観測日や異なる角度で観測した画像には、どちらにも同一の対象物が写されているが、両画像の互いに対応する物体の位置を特定・認識するのに用いられる技術が、”(7a) (10) ”である。用途としては、ステレオ視による”(7b) (11)”や2時期画像を用いた”(7c) (12) ”などがある。解析方法は、一方の画像内のn×n画素の小画像と類似したエリアを、もう一方の画像内の同じn×nサイズの窓を動かし探索し、”(7d) (13) ”が最大になる点として求める。この方法は”(7e) (14) ”とも言われる。
右図のような決定木フローが与えられている。衛星センサのある画素の3バンドの観測データ(DN)が以下である時、分類クラスは何になるか答えよ。