ベイズ推定を用いた海底地形データの融合手法に関する研究

• 岡辺 拓巳

  豊橋技術科学大学大学院 工学研究科建築・都市システム学系

• 下園 武範

  東京大学 大学院工学系研究科社会基盤学専攻

• 武若 聡

  筑波大学 システム情報系

• 増田 隆宏

  筑波大学大学院システム情報工学研究科

• 松野 英昭

  不二総合コンサルタント株式会社 測量調査部

• 鈴木 高行

  不二総合コンサルタント株式会社 測量調査部

• 松尾 幸二郎

  豊橋技術科学大学大学院 工学研究科建築・都市システム学系

書誌事項

タイトル別名

• A BAYESIAN APPROACH TO MAPPING SYNTHETIC NEARSHORE BATHYMETRY
• ベイズ スイテイ オ モチイタ カイテイ チケイ データ ノ ユウゴウ シュホウ ニ カンスル ケンキュウ

抄録

　本研究では，複数の計測手法で取得した同じ領域の地形データを，ベイズ推定によって融合する手法を提案する．測量精度や計測面積など，特徴が異なる費用対効果の高い4つの地形計測・水深推定手法を用いてkmオーダーの広域海底地形データを取得し，深浅測量成果と比較することで誤差情報を明らかにした．この誤差の頻度分布が正規分布で近似できる特徴を用いて，共役事前分布により各々の水深情報を誤差情報とともに融合した．個々の水深計測手法は約0.2〜1.0mの精度σを有しているが，これらがすべて重複する領域では，σが約0.15mまで改善した．海底の岸沖断面で比較すると，水深情報を融合した地形データは深浅測量による基準断面へと収束した．これより，複数の手法で取得した精度の異なる地形計測結果をベイズ推定で融合することで，個々の手法が持つものよりも精度が向上した海底地形データを生成できることを示した．

収録刊行物

• 土木学会論文集Ｂ２（海岸工学）

  土木学会論文集Ｂ２（海岸工学） 76 (2), I_1345-I_1350, 2020

  公益社団法人 土木学会

キーワード

• bathymetric mapping
• Bayesian method
• big data
• X-band radar
• UAV

詳細情報

• CRID: 1390286426518094080
• NII論文ID: 130007935812
• DOI: 10.2208/kaigan.76.2_i_1345
• ISSN: 18838944
• ISSN: 18842399
• NDL書誌ID: 030808888
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I030808888
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/kaigan/76/2/76_I_1345/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可