衛星リモ-トセンシングデ-タを用いた都市内緑地のモニタリング
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02202138
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
花泉 弘 法政大学, 工学部, 助教授 (60143385)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松尾 芳雄 農業工学研究所, 農村整備部, 主任研究員 (10150327)
竹内 章司 リモートセンシング技術センター, 主任研究員
梅干野 晁 東京工業大学, 総合理工学研究科, 助教授 (50108213)
安岡 善文 国立環境研究所, 社会環境システム部, 室長 (50132866)
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| Project Period (FY) |
1990
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1990)
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| Budget Amount *help |
¥3,400,000 (Direct Cost: ¥3,400,000)
Fiscal Year 1990: ¥3,400,000 (Direct Cost: ¥3,400,000)
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| Keywords | 衛星リモ-トセンシング / 自然環境 / 緑化指数 / 植生 / 都市域 / 多重分光処理 / 多重時刻処理 / 画像の重ね合わせ |
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| Research Abstract |
都市内の緑地をグロ-バルに評価する上で重要な植生指数の物理的、生物的意味を明らかにすること、および植生指数や植生指数に基づいて行った植生分類の精度が地表面傾斜から受ける影響について検討した。(安岡) 緑被率については、画素内の緑被率推定問題と画像全体からの緑量推定問題とを分離し、正準相関分析に基づく手法と、緑被画素抽出処理に基づき植物による年間純生産量単位で地域の緑量推定する手法とを開発した。(松尾) さらに、緑地画素の抽出に必要なセンサの空間分解能の検討を行ない、センサの空間分解能が2mよりも劣る場合には、1つの画素に複数のカテゴリが含まれるミクセルが40%以上となり、ミクセルの増加が原因となって分類精度が低下することがわかった。ピュアピクセルとミクセルを別々に分類する新しい分類手法を開発し、分類精度が向上することを確認した。(梅干野)
都市内の緑地分布の時間的変化抽出を行うのにまず必要な画像重ね合わせ手法と、時間変化抽出法について検討した。最小限(3〜4点)のGCP対を与えるだけで自動的に画像の重ね合わせを行う手法を開発し、幾何学的な歪の程度によらず1画素以内の精度で重ね合わせが行えることを確認した。また、多重時刻・多重分光画像から時間変化情報を抽出するために必要な、画素濃度に対しするゲイン・オフセット補正、雑音の影響の低減、さらに次元圧縮について検討し、新しいアルゴリズムを開発している。(花泉) 一方、2時期の画像デ-タをそれぞれ分類して結果が異なるクラスになる場合に経時変化があったとする手法についても、トレ-ニングデ-タの不安定性や画像に含まれる雑音などの影響を補正して結果を安定化させる手法の検討を行ない、トレ-ニングデ-タの共通化と、多層分類画像の使用によって安定した経時変化抽出の行えることを示した。(竹内)
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
