リモートセンシング(remote sensing, 遠隔観測): 対象となる物に直接接触しないでそれに関する情報を得る方法。
電磁波は、大気中での減衰は少ないが、水中や岩石中ではほとんど 吸収されるので、電磁波による自然界のリモートセンシングは、 大気中および海や陸の表面から数cm程度までの深さの範囲に限られる。
電磁波を利用する受動型観測のうちには、対象物が射出する熱放射 (地球上の物体では赤外線やマイクロ波)を見るものと、 太陽からの光が対象物で反射したものを見るものがある。
レーダー(radar)は典型的な能動型観測技術である。 電磁波のパルスを出し、対象物で反射して返って来るまでにかかった 時間から対象物までの距離の情報を得る。 反射の強さから対象物の性質に関する情報 (たとえば空気中を落下している雨粒の水量)を、 また周波数のずれ(ドップラー効果)から対象物との相対速度 (の視線方向の成分)も知ることができる。 (1997年12月以来、降水レーダーをのせた衛星「TRMM」が観測を続けている。)
地震計を使って地震そのものではなく地球内部の物質の分布に関する 情報を得るのもリモートセンシングといえる。自然に発生する地震を 利用するのは受動型である。爆破実験によるものは、エネルギーを 人工的に与えている点では能動型であるが、時刻以外はコントロール できなかった。最近、振動数を精密にコントロールして振動を与える、 本格的な能動型の観測装置が作られるようになった(もと名古屋大学、 現在は主に核燃料サイクル機構東濃地科学センターで 開発されている「ACROSS」がその例である)。
プラットフォーム(platform)とは、センサーや、 (能動型の場合)発信装置をのせる場所をさす。 地上に固定する場合や、船など地上を移動する乗り物にのせる場合、 飛行機や気球にのせる場合もある。 しかし、狭い意味でリモートセンシングといえば、 人工衛星から地球を観測することをさす。 人工衛星とは、地球の万有引力によって地球のまわりの楕円軌道をまわる 物体である。 空気の摩擦が大きいと地上に落下するか「燃えて」しまうので、 人工衛星の軌道は(厳密な言い方ではないが)大気圏の外でなければならない。 地上からの高さは少なくとも約100 kmを越え、しかも、比較的低い高さの 軌道をまわる衛星は寿命が短くなる。
地球観測衛星によく使われる軌道として次のものがある。
人工衛星による地球のリモートセンシングは、ほとんどが、地球から射出 または反射される電磁波を観測するものである。 原理的に、観測される放射は、 地表面(陸や海)から出た放射(大気による散乱や吸収で減衰した残り) と、大気から出た放射が混ざったものであり、 センサーは、 波長や(特にマイクロ波の場合)振動方向(偏光)の違ったいくつかのチャネルで 同じ対象物を観測し、あとでデータを組み合わせ処理することにより、 地表面と大気の情報をそれぞれ得ることをねらって設計されている。
リモートセンシングのすべてではないが、地理情報の観点からは、 地球上の何かの量の空間分布が得られる観測が重要となる。
人工衛星による観測の場合、常に直下点付近を見るような観測でも、 軌道が地球上を覆うことによって、地球上の量の空間分布を知ることが できるが、それには数日程度の時間がかかる。つまり、その程度の幅を もった時間を「同時」とみなした観測と考えなければならない。
一方、衛星が軌道を動くとともに、軌道と直角の方向に1次元的に ならんだ複数の場所をほぼ同時に観測するようにすれば、2次元の画像が 得られる。これが走査型(scanning)観測である。 センサーの設計としては、複数の素子がならんだセンサーを用意して同時に 観測するものと、ひとつの素子の視野を左右に動かして観測するものがある。
走査幅を広くすると、広い範囲の場所の情報が得られるが、直下と 周辺部の画素の地上での面積や形の違いが大きくなる。
また、画素数をふやそうとすると、1つの画素あたりの電磁波のエネルギーが 小さくなるので、情報の有効数字が少なくなるというトレードオフもある。
画像型リモートセンシングデータは、データ量を節約するため、 有効数字ぎりぎりのビット数の整数値でバイナリ記録されていることが多い。 (NOAA AVHRRでは各チャネル10ビット、Landsat TMなどでは各チャネル8ビット)。 この数値はセンサーが受けた放射輝度(時間あたり・面積あたりの放射エネルギー) に対応するが、必ずしも比例関係ではない。 定量的な研究や、画像どうしの値の差をとる解析のためには、衛星が記録した 数値を放射輝度に変換してやる必要がある。 (熱赤外やマイクロ波受動型の場合、放射輝度を、黒体放射を想定して「相当 黒体温度」(輝度温度、放射温度ともいう)に換算して表示するのがふつうだが、 趣旨は同じである。) また、この変換式の係数は、わかった放射源を使って実際にセンサーを動かして 求めるのがふつうである。 軌道上で較正ができる場合はデータセット中に係数が含まれているが、 できない場合は別途知らされている値を使う。
衛星観測で直接に得られる画像は、ある座標系で等間隔に配列しているが、 利用のためには、緯度経度、あるいは適当な地図投影のx, y座標で等間隔の 位置の画素からなるラスターデータがほしいことが多い。 このため、画像の変形が必要となる。 ふつうとられる方法は、得たい画像上の位置から観測された画像上の位置への (逆)変換の式をつくり、もとの画像の最近接要素を選択するか、近くの要素を 使って内挿する。(地表面の分類などが目的の場合は、最も近い単独の画素を選択し、 連続分布すると想定される量を求める場合は、まわりの複数の画素を使って 内挿するのがふつう。) 変換式の係数は、衛星の軌道予測からほぼ決めることができるが、衛星の姿勢の 予測がむずかしいため、これだけでは実際の位置からずれる。 精密な補正をするためには、地理座標がわかっていて画像でも確認できる 目標物の位置(ground control point, GCPという)を使って、GCPの変換の誤差が (最小2乗などの意味で)最小になるように係数を修正する。
合成開口レーダー(能動型センサーの一種)のデータはそのまま画像として 見られる形をしておらず、前処理では複雑な幾何変換が行なわれるが、 わたしの知識が乏しいので詳しいことは述べない。 参考文献にあげた「画像解析ハンドブック」に解説がある。
画像の表示には、光の3原色(人間の視覚に関するもの) 赤(R)、緑(G)、青(B) のそれぞれに8ビットを割り当てた、いわゆる「フルカラー」の表示装置を使う ことが多い。これだと原理的には2の24乗色が区別でき、人間にとっては連続的な 色の変化が表現できる。しかし、もっと区別できる色の少ない(255色、16色、 8色などの)装置でも使える方法が有効な場合もある。
大きく次のように分けられる。
多くの場合、完全な自動処理も完全な手作業も無理であり、 計算機の得意とする同じ演算のくり返しと、 人間の得意とするパタン認識の組み合わせが必要である。