高解像度光学画像の処理

larryzhang

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実際の運用では、今日の強力なコンピュータが画像専門家が画像処理のための色調整や空間補正の自動化を効果的に行うのを助けると非常に一般的に考えられています（つまり、人間の関与を集中的に必要としない）。<\/SPAN><\/P><\/P>明らかに、それは誤った印象です。GPUベースのスーパーコンピューティングワークステーションやマルチコア/プロセッサCPUベースのサーバーマシン（負荷分散クラスタやCloudインフラストラクチャ上）を使用しても同様です...<\/SPAN><\/P><\/P>実際には、画像専門家は依然として、高解像度（0.31-2.5 m）の光学画像を広範囲（数十万から数百万KM^{2<\/SUP>）で「効果的かつ正確に」処理するという課題に直面しており、これは多くの運用や多くのアプリケーション（以下の＃1）を支援するために重要です。<\/SPAN><\/P><\/P>最前線での経験から、技術的な課題に加えて、どんなに強力な最新の画像処理関連アルゴリズムを備えたコンピュータソリューションであっても、その限界を人々に伝えることが大きな障壁となっています...<\/SPAN><\/P>
確かに、モザイク内の特徴強調など高水準の運用要件を満たすためには、色調整要件（以下の＃2および＃3）に加えて、大量の「手動」による色と空間精度の調整が強く求められます。<\/SPAN><\/P><\/P>スペクトル変動のため、一部地域ではシームラインなどの問題も依然として存在します（以下の＃4）。<\/SPAN><\/P><\/P><\/STRONG><\/TH><\/TR>1. 色調整が良好で空間的に補正された、200万KM2<\/SUP>以上をカバーする高解像度（0.5-m）衛星画像モザイク<\/SPAN><\/P><\/TD><\/TR><\/TD><\/TR>2. 全体として、可視光および近赤外リモートセンシング技術は景観変動が限定された地域に完璧に適用でき、地域全体で美しい色調整を可能にします<\/SPAN><\/TD><\/TR><\/TD><\/TR>3. 色調整されたモザイクで特徴抽出、マッピング、および地図作成における高度で明瞭な特徴<\/SPAN><\/TD><\/TR><\/TD><\/TR>4. しかしながら、大気条件を含む「巨大な」スペクトル差異のため、一部地域（約3〜5％のシーン）ではシーン間でいくつかのシームラインが依然として見られます<\/SPAN> <\/SPAN><\/TD><\/TR><\/TBODY><\/TABLE><\/BODY><\/HTML>}

Anonymous User

Great overview, Larry.  Can you share more information about the dataset you are leveraging in your iillstrations above?  Thanks for the info if you can share.