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1. 概要 宇宙から見た地球の夜景（夜間光）をGoogle Maps上に表示しました。このデータに関するより詳しい説明については、夜の地球：DMSP衛星による地球の夜景データや地球の夜のあかりと電気エネルギー問題をご覧下さい。 このデータは、月光に照らされた雲の検出といった気象向けの用途にとどまらず、市街地の照明・火事・油田の炎・漁火・雷・オーロラなどの光の検出にも使うことができます。そしてその結果は、人間活動に関する情報の収集（人口分布や経済活動等）や、森林火災の発見、天文学のための光害推定などにも利用されています。 本ページで利用しているデータはVersion 4 DMSP-OLS Nighttime Lights Time Seriesです。解像度は30秒グリッド（約1km）、南緯65度から北緯75度までを対象としています。データは年ごとに分かれており、DMSPの衛星番号ごとにも分か

チュートリアル 画像解析入門 ～簡単なこと、困難なこと～ 国立情報学研究所 北本 朝展 http://agora.ex.nii.ac.jp/~kitamoto/ 2 自己紹介 • 東京大学生産技術研究所（工学系研究 科博士課程） 1992-1997 • 文部省学術情報センター 1997-2000 • 国立情報学研究所 2000-2006 • 大学院ではリモートセンシング画像処理 および画像データベースの枠組みと設計 に関する研究をおこなった。 • その後はメテオインフォマティクスやデジ タルアーカイブの研究へ。 3 融合研究プロジェクト • 情報研傘テーマ – 地球環境ポータル、極限環境生物データベース • 遺伝研傘テーマ – ３Ｄ画像による体脂肪計測法 • 統数研傘テーマ – オーロラ画像処理 • 極地研傘テーマ – ？？ • 育成融合テーマ – シミュレーションデータの可視化 4 画像

1. 概要 地球環境データを相互に共有し検索することを可能にするためには、すべてのデータを共通の形式で記述するか、複数の形式の間で相互に変換するための規則を定めておく必要がある。そのような標準的な構文形式としてXMLを用いるための研究を進める。 2. 地球環境データの定義・操作のためのマークアップ言語 以下の文章は、「ネットワークに基づく分散型地球環境データベースの構築に関する研究開発 最終成果報告書」の記述を抜粋し、その後の変化を反映するように随時アップデートしているものである。 小野 欽司, 北本 朝展, 計 宇生, フレデリック アンドレス, "ネットワークに基づく分散型地球環境データベースの構築 最終成果報告書", 平成13年度 創造的情報通信技術研究開発推進制度 最終成果報告書 (III), 通信・放送機構, pp. 1327-1450, 2002年11月 [ 概要 ] はじめに

1. 概要 リモートセンシング（遠隔探査）とは、センサと対象物とが遠く離れた観測方法を指す言葉である．一般的には地球（対象物）の状態を知るために，航空機（数百メートル〜数キロメートル上空）や衛星（数百キロメートル〜数万キロメートル上空）にセンサを搭載して観測をおこなう方法を指す．地球の「いま」を知るために不可欠の技術であるリモートセンシングについて研究を進める。 具体的には、地球を捉えた視覚的データである衛星観測データ（画像）を対象とした、超大規模データコレクションの蓄積、検索、データマイニング、情報視覚化を研究テーマとする。また、リモートセンシングデータを国際的な規模で交換できる環境を実現するために、タイのアジア工科大学と国立情報学研究所との間で、準リアルタイム大規模衛星データ交換のための実証実験を進めている。⇒ 研究紹介（NIIニュースより）。 2. 歴史と利用 1. リモートセンシン

北本研究室では「画像」というデータに着目し、画像情報をうまく扱うための方法論を研究しています。具体的には、画像解析や画像データベース、画像検索などの問題を、主にデータベースや確率モデルの理論を用いて解決するための枠組みを確立することを目指しています。また、地球科学情報を中心として、文化情報や生物情報などの幅広い分野に対しても画像情報処理という視点から研究を広げており、こうした他分野との融合的な研究から新しい研究の芽を見つけていこうとしています。 センサ技術の発達とデータ蓄積・検索コストの低下に伴って、現在では科学の様々な分野において大規模なデータが日々生み出され利用されるようになってきました。今後の研究では、こうした大規模データベースをいかに活用するかが研究の鍵を握ってきます。そこで地球科学や生物学、人文学等の様々な学術分野を具体的な対象として、データベースの構築から検索・マイニングまでの

このように、垂直方向の5層は上層ほど抽象度が高いという構成になっており、それぞれの層では「画素」や「領域」・「関係」などが画像内容素となっている。一方水平方向の3要素は、各層において画像内容素を抽出するための「アルゴリズム」、抽出結果を記述するための「表現形式」、さらに画像内容素の類似度（距離）を計算するための 「マッチング」の3要素から構成されている。このモデルは、モデル全体（アーキテクチャ）の各要素を問題領域に応じて適切に実装するための枠組であり、それと同時に個々の問題領域による相違を越えて統一的な方法で画像データベースを構築するための方法論ともなる。 従来の画像検索手法では、画素単位を対象とした検索機能、あるいは大局的な構造を対象とした検索手法は別々に提案されているものの、画素単位から大局的な構造に至る統一的なフレームワークの構築に関する研究は、いまだ発展途上である。ユーザの多様な検