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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
導入
この技術レポートは、ISO/TC 211 がその規格のコンテキストで画像とグリッド データを処理する方法を特定することを目的としています。
自然画像は、光学センサーまたはその他のセンサーによって見られる、現実世界の放射分析表現です。合成画像は、空間データを視覚的な形式で生成したもので、自然画像データと合成画像データの両方が地理情報/地理学の分野で使用されることが増えています。グリッド データは、空間グリッドの観点から属性値を表現したものです。これら 3 つの形式の空間情報はすべて、グリッドまたはマトリックス構造の表現によって同様の方法で処理できます。グリッドとマトリックスは両方とも配列構造であり、データの特性により多少異なるコード化が行われる場合があります。
ますます大量の自然画像、合成画像、およびグリッド データが生成されています。たとえば、現在の画像衛星には、LandSAT, RADARSAT, SPOT, ERS, MOS, JERS, NOAA などがあります。また、軍事衛星画像やその他のパブリックおよびプライベート ドメインの画像ソースもあります。現在、2005 年までに 100 機以上の地球観測衛星を打ち上げる計画があり、そのうち 60 機は 1999 年末までに打ち上げられる予定で、これらの衛星の中には 1 日あたり 22,000 ものシーンを生成するものもあります。デジタル オルソフォト マッピングは、大規模な財政投資が行われ、大量のラスター データが生成されているもう 1 つの分野です。他のデータ ソースで使用できるように、この画像を標準形式にするという大きな需要があることは明らかです。
現在大量の紙の地図やチャートをスキャンすることによって、大量の合成画像が生成されており、このデータの量は、長期にわたってベクトルベースのデータセットの生成を超えることが予想されます。合成ラスター マップには、地形図、海図、土壌および植生地図、その他の同様の製品などの、スキャンされた紙の地図製品が含まれます。また、ベクター データ セットから直接生成されたラスター データ セットも含まれます。画像およびグリッド データの需要は大きく、近い将来急速に増加するため、ISO/TC 211 でこの形式のデータに対処する必要があります。多くの国や国際機関が数値標高モデル (DEM) を作成しています。土地利用データ、気象データ、深深度データなどの地理参照社会経済データなど、他の多くの形式のグリッド データが大量に編集されています。
データアーカイブとそのユーザーの間に最先端のインターフェースを提供することを目的として、リモートセンシングデータ、製品、サービスへのアクセスと利用をさらに改善するために、地球観測ネットワークと情報インフラストラクチャが多くの国で開発されています。データ アーカイブ間の相互運用性 (その重要な要素は相互運用可能な標準です) により、政府機関や付加価値部門によるより効果的な運用が大幅に促進されます。
この作業項目の具体的な目的は、画像とグリッド データの特性を分析し、ISO/TC 211 でこのデータを処理する方法に関して推奨事項を作成することです。現在の ISO/TC 211 作業の多くの間には、重要な重複があります。画像やグリッド データをサポートするために標準化が必要な項目と領域。たとえば、ベクトル表現とラスター表現の間で多くのメタデータ要素を共有することは可能ですが、特定のラスター関連の側面を処理するには、いくつかの固有のメタデータが必要になります。
ラスターおよびマトリックス データ形式の標準化から恩恵を受ける主な利益は、ラスター データの配布者とエンド ユーザーです。現在、各衛星はセンサーの特性に基づいて独自の「標準」を効果的に定義しています。また、スキャンされた紙の地図などの合成ラスター データを交換および配布するための「標準」形式も多数存在します。データの統合は、どう見ても困難です。
センサー特性には特定のデータ ソースに固有の側面がいくつかありますが、基本パラメーターの根底には高度な共通性があります。さらに、地理的参照、品質、メタデータ、測位サービス、描写など、ベクトル標準に関する既存の ISO/TC 211 の取り組みの多くの側面は、ラスター データと行列データに適用できます。
Introduction
This Technical Report is intended to identify the manner by which ISO/TC 211 should handle imagery and gridded data in the context of its standards.
A natural image is a radiometric representation of the real world, as seen by an optical or other sensor. A synthetic image is a generated depiction of spatial data in a visual form. Both natural and synthetic image data are being used increasingly in the area of geographic information/geomatics. Gridded data is the representation of attribute values in terms of a spatial grid. All three of these forms of spatial information can be handled in a similar manner by representation in terms of a raster or matrix structure. Both a raster and a matrix are array structures that may be coded somewhat differently due to the characteristics of the data.
An increasingly large volume of natural and synthetic image and gridded data is being produced. For example, current imaging satellites include LandSAT, RADARSAT, SPOT, ERS, MOS, JERS and NOAA. Also, there are military satellite images and other public and private domain image sources. There are current plans to launch more than one hundred Earth observing satellites by the year 2005, with 60 of those scheduled for launch by the end of 1999, with some of these satellites generating as many as 22 000 scenes per day. Digital orthophoto mapping is another field in which major financial investment is being made and in which a large volume of raster data is being produced. Obviously, there will be great demand for this imagery to be in a standard format in order to be useful with other sources of data.
Large volumes of synthetic imagery are being produced by the scanning of the current large inventory of paper maps and charts, and it is expected that the volume of this data will exceed the production of vector based data sets for a long time. Synthetic raster maps include scanned paper map products, such as topographic maps, nautical charts, soil and vegetation maps and other such products. They also include raster data sets generated directly from vector data sets. Since the demand for image and gridded data is large and will be rapidly increasing in the near future, it is necessary to address this form of data in ISO/TC 211. Many countries and international organizations are producing Digital Elevation Models (DEMs). Many other forms of gridded data such as georeferenced socio-economic data including land use data, meteorological and bathymetric data are being compiled in large volumes.
Earth observation networks and information infrastructures are being developed in many countries to further improve the access and use of remote sensing data, products and services, with the objective to provide state-of-the-art interfaces between the data archives and their users. The interoperability between data archives — an important element of which is interoperable standards — will greatly facilitate a more effective operation by government bodies and the value-added sector.
The specific aim of this work item is to analyse the characteristics of imagery and gridded data and make recommendations with respect to how this data can be handled in ISO/TC 211. There is a significant overlap between many of the current ISO/TC 211 work items and those areas that require standardization to support imagery and gridded data. For example, it is possible to share many metadata elements between vector and raster representations, but some unique metadata will be required to handle particular raster related aspects.
The main interests that will benefit from the standardization of raster and matrix data formats will be the distributors and end-users of raster data. Currently, each satellite effectively defines its own"standard" based on the characteristics of its sensors. There also exists a large number of"standard" formats for the exchange and distribution of synthetic raster data such as scanned paper maps. Integration of data is difficult at best.
Although there are some aspects of sensor characteristics that are unique to particular data sources, there is a high degree of commonality underlying the basic parameters. In addition, many of the aspects of the existing ISO/TC 211 work on vector standards, such as geographic referencing, quality, metadata, positioning services, and portrayal are applicable to raster and matrix data.