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目次

基礎からわかるリモートセンシング

基礎からわかるリモートセンシング

  • 日本リモートセンシング学会(編)
  • 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 ディジタル画像
  • 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ほか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
    • 3.10 資源探査
    • 3.11 氷河・氷河湖
  • 第4章 水域への応用
    • 4.1 水質・海色
    • 4.2 海面水温
    • 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
    • 5.5 大気の散乱と吸収
  • 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 そのほか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 時系列画像間処理
  • 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
    • 13.5 画像分離精度の評価方法
  • 第14章 SARの基礎
    • 14.1 SARの観測原理
    • 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

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