remote sensingとは? わかりやすく解説

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アール‐エス【RS】

読み方:あーるえす

《remote sensing》⇒リモートセンシング


リモート‐センシング【remote sensing】

読み方:りもーとせんしんぐ

人工衛星飛行機などにより、遠く離れた対象観測を行うこと。主に地上から反射放射される種々の波長電磁波測定しコンピューター処理して地表の状態を映像としてとらえることを指す。遠隔測定遠隔計測遠隔探査


リモートセンシング

別名:リモートセンシング技術
【英】remote sensing, remote sensing technology

リモートセンシングとは、対象測定する技術のうち、対象触れず計測実現する技術総称である。主に遠隔地にあって規模大き計測対象調べる際に多く用いられている。

リモートセンシングは、海洋陸地気象、あるいは宇宙といった広大な範囲に及ぶ「自然」を対象とした観測、あるいは危険地域対象とする定点観測などの分野において、不可欠技術として用いられている。特に人工衛星利用して計測を行うリモートセンシングを「衛星リモートセンシング」と呼ぶこともある。自然科学の分野だけでなくロボット工学などさまざまな分野において応用進んでいる。

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リモートセンシング

英語 remote sensing

遠隔探査ランドサットなどの人工衛星飛行機などから、電磁波使って地上形状環境資源などを探査し測定する方式

※「大車林」の内容は、発行日である2004年時点の情報となっております。

リモート・センシング

読み方りもーと せんしんぐ
【英】: remote sensing, remote sensing technology
同義語: remote sensing technology  遠隔探知技術  

航空機人工衛星などに搭載されたリモート・センサーを用いて地表対象物から反射または放射される電磁波可視光線を含む)を収集し、それらのデータ用いて対象物現象に関する情報を得る技術である。センサーには、地表から放射される電磁波収集する受動的方式と、自ら電磁波発射し、その電磁波地表反射されて再び戻ってくるものを収集する能動的方式とがある。通常の航空写真や、ランドサット衛星などに搭載可視光線から赤外線波長域を利用するマルチスペクトラル・スキャナーMSS方式などは前者の例であり、波長 1 ~ 30cm のマイクロ波を使うサイド・ルッキング・レーダー(SLAR方式などは後者の例である。リモート・センシングによれば極めて広域地表わたって均一質のデータ得られることから、米国ランドサット衛星映像データ公開して以来各地において、農林関係、地質・資源関係、環境関係などの各分野広域調査への活用普及しつつある。調査対象によってそれぞれ最適センサーあり得るが、いずれにしてもデータはすべて地表現象であるので、地下地質構造とか埋蔵資源とかの調査に関しては大抵の場合間接的であり、データの活用にはリニアメント解読などの解析技術習得蓄積する必要がある米国のほか西欧でも地球観測衛星計画推進されているが、わが国でも独自の資源衛星開発計画進められている。

遠隔探知技術


リモートセンシング Remote Sensing

  航空機人工衛星搭載されセンサー用いて地表付近対象物から反射または放射される電磁波可視光線を含む)を捉え,このデータを処理,解析する手法可視光線および赤外線を各周波数域ごとに捉えるマルチスペクトルスキャナー(MSS方式一般的で,米国地球観測衛星ランドサット代表的である。長所としては,大面積を総括的に見るのに適しスペクトル組み合わせにより,種々の映像表現ができる。欠点は,立体視できないことがあげらる。
リモートセンシング
分野 一般掘削用語2
同義語  
関連用語  
類似語 航空写真
略語  
リモートセンシング

リモートセンシング

(remote sensing から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/09/22 07:37 UTC 版)

リモートセンシング (: remote sensing) とは、原義的には一応、「離れた位置からセンシングすること」(遠隔地からセンサーを使って感知すること)やその手法・技法・技術のことである。広範囲のものを指しうる用語ではあるが、しかしこの用語は大抵はもっと狭義に用いて、人工衛星航空機などから地球の表面(Earth's surface)付近を観測する技術を指すことが多い[1]


  1. ^ 新美智秀『センシング工学』コロナ社、1992年。ISBN 4-339-04393-1
  2. ^ Ran, Lingyan; Zhang, Yanning; Wei, Wei; Zhang, Qilin (2017-10-23). “A Hyperspectral Image Classification Framework with Spatial Pixel Pair Features”. Sensors 17 (10). doi:10.3390/s17102421. http://www.mdpi.com/1424-8220/17/10/2421. 


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