前回、tellusを使って通常の光学画像、SAR画像、オルソ画像を見てみました。
光学、SARそれぞれ単独では、駐車場にあるクルマのある、なしの判別は難しそうです。
ということで、その他センサを使っていじくってみました。
結果、いろいろな波長を扱えるAVNIR-2を使用した場合が具合がよさそう。
AVNIR-2は10m分解能ということですので、クルマはぼんやりとした点にしか見えません。バスでギリギリですが、まあこれも点にしか見えないですから、あくまで密集していないと判別が難しそうです。
また、クルマといっても様々な色がありますから、これもうまくいくのかなぁ～って感じ。アスファルトが黒なので白なら判別しやすそうですが…
で、やってみた結果がこちら！
オルソを入れてみて、ようやくわかるレベルですが、たぶん、囲った部分（ぼんやりと白くなっている）が、クルマがあるところだと思われます。
一般車エリアとバスエリアに分かれていて、駐車されている様子がわかります。
オルソの撮影日時とANVIR-2の撮影日時が違うと思うので、それぞれで駐車量は一致していませんが、駐車場の中に明らかに白い塊が見えるので、おそらくクルマが駐車しているんだろうと思います。
今回はBand1,2,3をすべて200％にしてみました。
1，2，3はそれぞれ人間の目で言うと赤、緑、青の波長をとらえる観測波長ということなので、写真などと同じような色で見えるようです。
（スペースマウンテンは白くうつっているし、ウエスタンランド方面は森が多いので、緑になっている。）
よって、アスファルトと対照的な色である”白”なら判別がしやすい模様。
クルマって白が多くて助かった！バスもほとんど白みたい。
これで、別の日の画像と比べて、クルマの増減が確認できればいいのですが、、、
AVNIR-2の画像は、東京周辺に限定されていることが多く、ディズニーが入っていない。。
残念ながらここが限界？（別の日と比べる方法があれば教えてください）のようですが、とりあえず空畑と同じレベルには達したかな。
AVNIR-2のBand1,2,3とオルソを使用すれば混んでる、
混んでない（あくまでもクルマの）の判別くらいはできるということがわかりました。
衛星画像いじりはおもしろいなぁ～。
次は、別の地図データを使用して空畑で未達である、駅からのお客さんの状況を調べてみたいと思います。
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