多くの場合、画像で表現される (オブジェクトや現象の) 詳細レベルは、画像のピクセル (セル) サイズ、つまり空間解像度に依存しています。 ピクセルは、必要な情報量を捕捉するのに十分な小ささであるとともに、コンピューターへの格納や解析の効率性を高めるのに十分な大きさである必要があります。 画像のピクセル サイズを小さくすると、地上のオブジェクトの数が増え、オブジェクトが小さくなり、地表フィーチャの範囲をより詳細に表現することができます。 ただし、ピクセル サイズを小さくすると、エリア全体を表現するラスター データセットが大きくなります。 そのため、必要な格納領域が大きくなり、多くの場合は処理時間も長くなります。
ピクセル サイズを選択する際は、解析が必要な地表フィーチャの最小マッピング単位に基づいた空間解像度と、迅速な表示、処理時間、および格納に関する実用的な要件とのバランスをとる必要があります。 基本的に、GIS では、最も精度の低いデータセットと同等の精度しか得られません。 30 メートル解像度の衛星画像から取得した分類データセットを使用する場合、高い解像度 (10 メートルなど) の DEM (数値標高モデル) やその他の補助データを使用する必要はありません。 地形や土地被覆などの重要な変数が一様なほど、精度に影響を与えることなくセル サイズを大きくすることができます。
適切なピクセル サイズを決定することは、リモート センシングに基づくアプリケーションを計画するうえで、取得するデータセットを決定することと同様に重要です。 画像データセットは、ピクセル サイズが大きくなるようにリサンプリングできますが、ピクセル サイズが小さくなるように画像をリサンプリングしても、詳細情報は生成されません。 最小かつ最も正確なピクセル サイズのデータのコピーを格納し、最大かつ最も正確でないピクセル サイズのデータに合わせてリサンプリングできます。 これにより、解析の処理速度が向上する可能性があります。
ピクセル サイズを指定する際は、以下を考慮します。
- 入力データの空間解像度
- 最小マッピング単位に基づいて実行されるアプリケーションおよび解析
- ディスク容量と比べた生成データベースのサイズ
- 応答時間
解像度のタイプ
画像ラスター データを操作する際、空間解像度、スペクトル分解能、時間分解能、放射量分解能の 4 種類の解像度が存在します。
GIS では、ラスター データを表示したり、ベクターなどの他のデータ タイプと比較したりする際に、画像データセットの空間解像度が重要になります。 この場合、解像度はピクセル サイズを指し、地表で 1 ピクセルが表す面積を指します。 空間解像度が高いほど、単位面積あたりのピクセル数が多くなります。 空間解像度が高いほど、より小さな地上のオブジェクトを分解および解析できます。 以下の 1 つ目のグラフィックスは、3 つ目のグラフィックスよりも空間解像度が高くなっています。
スペクトル分解能とは、センサーが電磁スペクトルの波長間隔を識別する性能を指します。 スペクトル分解能が高いほど、特定のバンドの波長範囲が狭くなります。 また、電磁スペクトルの波長間隔をカバーするバンドの数や配置も考慮する必要があります。 たとえば、シングル バンドのグレースケールの航空写真は、電磁スペクトルの目に見える部分の多くを占める波長データを記録しているため、スペクトル分解能は低くなります。 逆に、高度なマルチスペクトルおよびハイパースペクトル センサーは、電磁スペクトルの一部を網羅する数個から数百個に及ぶ非常に狭いスペクトル バンドからデータを収集するため、非常に高いスペクトル分解能を持つデータを生成できます。 たとえば、WorldView-3 衛星センサーは、0.31 メートル解像度 (パンクロマティック)、8 つの可視および近赤外バンドで 1.24 メートル解像度、8 つの短波赤外バンドでは 3.7 メートル解像度で画像を収集します。
時間分解能とは、地表の同じ場所で取得される画像の頻度を指し、回帰日数とも呼ばれ、衛星センサーに関してよく使用される用語です。 たとえば、週に 1 回データを取得するセンサーは、月に 2 回データを取得するセンサーよりも高い時間分解能を持っています。
放射量分解能は、電磁スペクトルの同じ部分に見られる複数のオブジェクトを区別するセンサーの性能を表します。 これは、各バンドで出力される可能性のあるデータ値の数と同義です。 画像のビット数が多いほど、オブジェクト間の差異を検出および計測できます。 たとえば、Landsat-8 近赤外バンドは通常 12 ビット データ、WorldView-3 (WV-3) 近赤外バンドは 14 ビット データであるため、WV-3 データのほうが高い放射量分解能を持っています。
空間解像度および縮尺
空間解像度とは、地上でカバーされる面積を表すピクセル サイズのディメンションを指します。 たとえば、1 つのピクセルがカバーするエリアが 5 x 5 メートルの場合、解像度は 5 メートルです。 画像の解像度が高いほど、ピクセル サイズは小さくなり、詳細度が高くなります。 縮尺と反対になります。 縮尺が小さいほど、詳細度は低くなります。 たとえば、1:2,000 の縮尺で表示されたオルソ画像 (拡大表示) は、1:24,000 の縮尺で表示されたオルソ画像 (縮小表示) よりも詳細度が高くなります。 ただし、同じオルソ画像でも、ピクセル サイズが 5 メートルであれば、物理的なピクセル サイズ (地表で 1 ピクセルが表す面積) は変わらないため、表示縮尺にかかわらず同じ解像度になります。
以下の 1 枚目の画像の縮尺 (1:50,000) は、2 枚目の画像の縮尺 (1:2,500) よりも小さいものの、データの空間解像度 (セル サイズ) は同じです。
以下の 1 枚目の画像で使用されているデータの空間解像度は、2 枚目の画像で使用されているデータの空間解像度よりも低くなっています。 これは、1 枚目の画像のデータのピクセル サイズは 2 枚目のデータのピクセル サイズよりも大きいものの、それぞれが表示されている縮尺は同じであることを意味しています。
