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数理・学習融合モデルに基づく超ロバスト衛星画像合成

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX24C1

研究代表者

磯野 凌輔  東京科学大学, 情報理工学院, 大学院生

研究期間 (年度) 2024 – 2026
概要衛星画像の空間・時間・波長解像度の間には、使用する人工衛星やセンサの違いに起因するトレードオフの関係があります。また、衛星計測の過程においては、ノイズ・外れ値・雲や霧といったデータの劣化が避けられません。本研究では、数理最適化と深層学習の融合アプローチにより、劣化を分離しながら複数の画像系列を合成することで、全解像度が高く劣化のない画像データを取得する「ロバスト衛星画像合成」の実現を目指します。
研究領域次世代AIを築く数理・情報科学の革新

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2024-12-19   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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