| Project/Area Number |
17K07843
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Forest science
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
Matsuoka Masayuki 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 准教授 (50399325)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
守屋 均 香川大学, 創造工学部, 講師 (50150371)
吉岡 博貴 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (40332944)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | リモートセンシング / 分散球群 / 放射伝達 / 育成複層林 / 森林 / 三次元構造 / 放射伝達機構 |
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to model radiative transfer in forests using distributed spheres combined with various resolutions of remote sensing data. Main results of three investigations are as follows. We developed two shadow correction methods for the medium resolution satellite image of evergreen conifer forest using three-dimensional spheres that were generated by the structure from motion (SfM) of drone-derived images. The assimilation framework was structured to transform vegetation indices of the geostationary satellite and low-earth-orbit satellite, based on the automatic selection of endmembers in a linear mixture model of land surface. We suggested using the approximate standard deviation as an indicator of the accuracy of an area measured by Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers, and evaluated the degree of approximation by a numerical simulation. This study helps to improve the information extraction of forest information using optical remote sensing.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
森林・林業基本計画（平成28年閣議決定）では、単一樹種の一斉植林による育成単層林から針葉樹と広葉樹が混交した育成複層林への誘導の必要性がうたわれている。これにより、今後は複雑な立体構造をもつ人工林が一層増加すると予想される。広域の森林管理には、航空機や衛星によるリモートセンシングが使われている。また、近年では最新の気象衛星やドローンなどの新しいデータが利用可能となり、複数のセンサを組み合わせた森林観測の幅が広がっている。この研究では、立体構造をシンプルに表現し、複数のリモートセンシングを相補的に活用することで、立体構造が複雑な森林における情報をより正確に抽出するための手法を開発した。
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