目次

第1章 リモートセンシングとは

  1.1 リモートセンシングとは何か

  1.2 リモートセンシングの歴史

  1.3 リモートセンシングのタイプ

  1.4 リモートセンシングのデータと処理

  1.5 リモートセンシングデータから得られる情報

第2章 大気への応用

  2.1 雲と降雨,エアロゾルの観測

  2.2 成層圏オゾンの観測

  2.3 温室効果ガスおよびその他の大気中微量成分や気温の観測

  2.4 気象業務におけるリモートセンシングの利用

第3章 陸域への応用

  3.1 土地利用・土地被覆

  3.2 DEM・地図

  3.3 都市の熱環境

  3.4 災害

  3.5 農業

  3.6 自然環境

  3.7 森林・林業

  3.8 水収支・熱収支

  3.9 砂漠化

第4章 水域への応用

  4.1 水質・海色

  4.2 海面温度

  4.3 サンゴ礁・藻場・水生生物

  4.4 マイクロ波による外洋の観測

  4.5 水産業における利用

第5章 放射と反射

  5.1 電磁波の特徴

  5.2 熱放射とプランクの放射則

  5.3 物質表面における電磁波の反射

  5.4 分光反射率と分光放射率

  5.5 大気の散乱・吸収・放射

  5.6 放射と反射の要点

第6章 プラットフォーム

  6.1 プラットフォームの概要

  6.2 人工衛星

  6.3 航空機

  6.4 その他のプラットフォーム

第7章 センサ

  7.1 センサの体系

  7.2 センサの原理

  7.3 センサの特性

  7.4 センサの代表例

第8章 データの取得と処理

  8.1 ミッションの計画と運用

  8.2 リモートセンシングデータの受信と処理

  8.3 リモートセンシングデータの配布と利用

第9章 放射量補正と雲検出

  9.1 放射量校正

  9.2 画質改善処理

  9.3 大気補正

  9.4 雲検出

第10章 幾何補正

  10.1 幾何補正とは

  10.2 幾何補正の原理と座標系

  10.3 幾何補正の方法

  10.4 幾何補正の精度の評価

  10.5 モザイク処理

第11章 画像強調と特徴抽出(スペクトル情報)

  11.1 スペクトル情報の強調

  11.2 スペクトルデータからの特徴抽出

第12章 画像強調と特徴抽出(空間情報・時間情報)

  12.1 空間情報の画像強調と特徴抽出

  12.2 変化検出

  12.3 時系列解析

第13章 画像分類

  13.1 画像分類の流れ

  13.2 トレーニングデータと画像分類の定義

  13.3 教師無し分類(非階層的クラスタリング)

  13.4 教師付き分類(基本的な手法)

  13.5 教師付き分類(ニューラルネットワークと深層学習)

  13.6 画像分類精度の評価方法

第14章 SARの基礎

  14.1 SARの基礎

  14.2 SARの画像再生

  14.3 SAR画像の特徴

第15章 SARの高度解析

  15.1 干渉SARデータ解析

  15.2 多偏波SARデータ解析

ページの先頭へ