まとめこの報告では、畳み込みニューラルネットワークによる画像分類手法をPi-SAR X2の偏波画像に適用することによって、土地被覆分類を行った。実験により、水域と都市域、植生域は精度良く区分することができることを示した。一方で、植生域内の植物の種類に対する分類精度は不十分であったため、精度を向上するための何らかの工夫が必要であると判明した。また、今回は同一の観測データから学習と検証を行ったが、観測条件の異なるデータに対しても十分な汎化性能が出せるかについて今後検証していく必要がある。謝辞本解析では環境省生物多様性センターの自然環境調査Web-GIS及び国土地理院の数値標高モデルを出典明示の上利用させていただいた。ここに謝意を示します。【参考文献【1大内和夫, “リモートセンシングのための合成開口レーダの基礎: Principles of synthetic aperture radar for remote sensing, ” 東京電機大学出版局 (2009).2浦塚清峰, “災害とともに進化してきた航空機搭載合成開口レーダ, ” 電子情報通信学会 通信ソサイエティマガジン, 10, 3, pp.196–202, 2016.3Akitsugu Nadai, Seiho Uratsuka, Toshihiko Umehara, Takeshi Matsuoka, Tatsuharu Kobayashi, and Makoto Satake, “Development of X-band airborne polarimetric and interferometric SAR with sub-meter spatial resolution,” in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2009 IEEE International. IEEE, 2009, vol.2, pp.II-913–II-916.4Takeshi Matsuoka, Toshihiko Umehara, Akitsugu Nadai, Tatsuharu Kobayashi, Makoto Satake, and Seiho Uratsuka, “Calibration of the high perfor-mance airborne sar system (Pi-SAR2),” in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2009 IEEE International. IEEE, 2009, vol.4, pp.IV-582–N-585.5Jyunpei Uemoto, Seiho Uratsuka, Toshihiko Umehara, Shin-ichi Yamamoto, Shinichi Taira, Makoto Satake, Shoichiro Kojima, Tatsuharu Kobayashi, Masaki Satoh, Kazuyoshi Kawasaki, et al., “Development of the onboard processor for Pi-SAR2,” in Geoscience and Remote Sensing Sympo-sium (IGARSS), 2011 IEEE International. IEEE, 2011, pp.906–909.6Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton, “Deep learning,” Nature, vol.521, no.7553, pp.436–444, 2015.7Jürgen Schmidhuber, “Deep learning in neural networks: An overview,” Neural networks, vol.61, pp.85–117, 2015.8Freeman, Anthony, and Stephen L. Durden. “A three-component scat-tering model for polarimetric SAR data,” IEEE Transactions on Geosci-ence and Remote Sensing, 1998, 36.3: pp.963–973.9“環境省 生物多様性センター 自然環境調査Web-GIS,” [Online], Available: http://gis.biodic.go.jp/webgis/, [Accessed: 10-Dec-2018 ]10Yann LeCun, Koray Kavukcuoglu, Clément Farabet, et al., “Convolu-tional networks and applications in vision.,” in ISCAS, 2010, vol.2010, pp.253–256.11“国土地理院 基盤地図情報サイト,” [Online], Available: http://www.gsi.go.jp/kiban/, [Accessed: 12-Dec-2018].有馬悠也 （ありま ゆうや）電磁波研究所リモートセンシング研究室研究員博士（工学）電子情報工学・機械学習・マイクロ波4566 情報通信研究機構研究報告 Vol. 65 No. 1 （2019）3 航空機SARによる地表面の観測
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