| Project/Area Number |
18J12647
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Forest science
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
志水 克人 九州大学, 農学研究院, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2019: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2018: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | リモートセンシング / 熱帯林 / 合成開口レーダ / 時系列 / 森林 / 衛星画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
熱帯における森林減少・劣化は、炭素循環・生物多様性に大きな影響を及ぼすことからその把握が重要となる。本研究では、時系列光学衛星データと合成開口レーダを組み合わせた熱帯林における森林変化推定の手法を検討し、その精度を評価することを目指した。森林減少・劣化の著しいミャンマーの熱帯林を対象とした。昨年度時点では、森林撹乱・回復の推定に有用な指標を時系列光学衛星データから抽出し、時系列光学衛星（Landsat 8）データと合成開口レーダ（Sentinel-1）データを組み合わせた森林撹乱推定手法の検討を行っていた。当該年度では、これらの結果をもとに、光学衛星データと合成開口レーダを組み合わせて森林撹乱推定する際のモデルを改良し、また、より広範囲での精度評価を実施した。結果、森林撹乱推定の全体精度は83.6%となり、それぞれの衛星データを単独で利用するよりも精度が高くなることを示した。また、森林撹乱発生から検知までに要する時間も短くなった。伐採や焼畑、人工林化などの森林撹乱に与える要因に応じて、推定精度は異なり、特に小規模な撹乱は検知するのが難しい傾向があった。これらの森林撹乱要因の推定に関して、より長期間の2000-2018年の対象地全体の森林撹乱要因も推定した。過去のデータ取得の問題から、光学衛星のみを解析に利用し、全体精度92.4%で対象地内の森林撹乱要因を7種類に分類しマッピングすることができた。熱帯林においては、森林撹乱を迅速に検知し、その森林撹乱がどのような要因で引き起こされたかを把握することが森林減少・劣化の緩和の対策を講じる上で重要となる。本研究での結果から、光学衛星データと合成開口レーダの融合利用がこれらに有用であると考えられた。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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