2010年6月3日木曜日
2009年12月30日水曜日
C++Builder2010
C++Builder2010の30日間のトライアル版をインストールした。
モバイル環境で設定したため、ダウンロードに結構時間がかかったが、無事インストールを終えることができた。
早速使ってみたが、使い勝手はフリーのTurbo C++2006と変わらないようだ。(もう少し、使ってみないと詳しくは分からないが・・・)。ただ、エラーチェックは厳しくて、2006ではコンパイル時に通過したコードがエラーとして引っかかった。
Windows7対応という点で気になるが、しばらく(30日間)使用して購入の有無を決めようと思う。
ちなみに、Builder2010は3月末まで割引キャンペーンを実施中である。
モバイル環境で設定したため、ダウンロードに結構時間がかかったが、無事インストールを終えることができた。
早速使ってみたが、使い勝手はフリーのTurbo C++2006と変わらないようだ。(もう少し、使ってみないと詳しくは分からないが・・・)。ただ、エラーチェックは厳しくて、2006ではコンパイル時に通過したコードがエラーとして引っかかった。
Windows7対応という点で気になるが、しばらく(30日間)使用して購入の有無を決めようと思う。
ちなみに、Builder2010は3月末まで割引キャンペーンを実施中である。
2009年12月9日水曜日
2009年11月14日土曜日
衛星データ無料ダウンロードサイト情報
当たり前ですが、リモートセンシング画像処理ソフトウェアと、衛星データの両方が揃っていないと衛星リモートセンシングの世界を体験することができません。
これまでrs.aoyaman.comでは、リモートセンシング画像処理ソフトウェアについて紹介してきましたが、新たに衛星リモートセンシング画像データの無料入手(ダウンロード)サイトに関する紹介ページを掲載しました。
衛星データの無料入手(ダウンロード)紹介サイトは、以下のURLです。
http://rs.aoyaman.com/data/
これまでrs.aoyaman.comでは、リモートセンシング画像処理ソフトウェアについて紹介してきましたが、新たに衛星リモートセンシング画像データの無料入手(ダウンロード)サイトに関する紹介ページを掲載しました。
衛星データの無料入手(ダウンロード)紹介サイトは、以下のURLです。
http://rs.aoyaman.com/data/
2009年10月25日日曜日
RSPサイト開設
HP(rs.aoyaman.com)に画像処理ソフトウェアRSPの利用紹介に関するメニューを追加した。
RSPは、大概の光学系リモートセンシング画像処理ができるフリーソフトであるため、リモートセンシングのいろはを学ぶには丁度良い。
RSPがどれだけ利用されているのかはわからないが、サイトを通じて使い方等について情報共有できればと思う。
RSPは、大概の光学系リモートセンシング画像処理ができるフリーソフトであるため、リモートセンシングのいろはを学ぶには丁度良い。
RSPがどれだけ利用されているのかはわからないが、サイトを通じて使い方等について情報共有できればと思う。
2009年5月12日火曜日
強調処理についてHP追記
ホームページの画像処理のページを追記しました。
記載した処理は、リニアエンハンスメント処理、2値化処理、シュードカラー表示です。
加えて、パンシャープン処理についても記載しましたが、実際にパンシャープン処理を施した適当な画像が手元に無かったため、自分で読んでみても、ちょっと説明不足かな・・・。パンシャープンについては、そのうち書き直します。他のページも・・・。
記載した処理は、リニアエンハンスメント処理、2値化処理、シュードカラー表示です。
加えて、パンシャープン処理についても記載しましたが、実際にパンシャープン処理を施した適当な画像が手元に無かったため、自分で読んでみても、ちょっと説明不足かな・・・。パンシャープンについては、そのうち書き直します。他のページも・・・。
2009年5月5日火曜日
ISODATA法による土地被覆分類画像作成ソフトウェア
衛星データから土地被覆分類画像を作成する手法として、これまで私は主に最尤法を使っていたが、先日(連休直前)、私のリモートセンシングの恩師から、土地被覆分類画像作成には最尤法よりもISODATA法によるクラスタ分類が有効であるという話を聞いた。
ISODATA法は、教師付き分類の最尤法と違い、教師無し分類に属する手法で、あらかじめクラスタ数を決めて分類を行うk-means法に対して、クラスタ数が自己計算によって可変となる分類方法である。
ISODATA法については、これまでこの程度の認識しかなかったが、分類画像作成にはISODATA法が有効だと聞いたからには、自分自身でISODATA法のソフトウェアを組んで、実際に試してみなければ気がすまない。
ということで、早速、連休中にISODATA法による分類画像作成ソフトウェアを自作した。
光学衛星データを使い、ISODATA法による分類画像作成を試した結果、ISODATA法は、最尤法のように教師データ取得の手間が無いことや、k-means法のようにあらかじめクラスタ数をきっちりと決める必要が無いため、手軽に分類画像を作成できる方法であった。
ISODATA法による分類画像作成は、手軽に分類画像が作成できるため、今後は、分類画像作成のメインにISODATA法を使っていこうと思う。
ISODATA法は、教師付き分類の最尤法と違い、教師無し分類に属する手法で、あらかじめクラスタ数を決めて分類を行うk-means法に対して、クラスタ数が自己計算によって可変となる分類方法である。
ISODATA法については、これまでこの程度の認識しかなかったが、分類画像作成にはISODATA法が有効だと聞いたからには、自分自身でISODATA法のソフトウェアを組んで、実際に試してみなければ気がすまない。
ということで、早速、連休中にISODATA法による分類画像作成ソフトウェアを自作した。
光学衛星データを使い、ISODATA法による分類画像作成を試した結果、ISODATA法は、最尤法のように教師データ取得の手間が無いことや、k-means法のようにあらかじめクラスタ数をきっちりと決める必要が無いため、手軽に分類画像を作成できる方法であった。
ISODATA法による分類画像作成は、手軽に分類画像が作成できるため、今後は、分類画像作成のメインにISODATA法を使っていこうと思う。
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