| Project/Area Number |
23K18517
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 63:Environmental analyses and evaluation and related fields
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
楊 偉 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 助教 (80725044)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 植生フェノロジー / 樹種 / 小型衛星群 / リモートセンシング / 現地観測 / 森林フェノロジー / 樹種レベル |
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| Outline of Research at the Start |
The existing satellite estimations of tree phenology have only been available for landscape-level phenology due to coarse resolutions. However, the species-level tree phenology is urgently requir ed to facilitate understanding fine-scale spatial patterns of forest phenology.Thus, this research aims to (1) explore the capability of CubeSats images for mapping species-level phenology across the forests of Japan; and (2) reveal the scale dependence of national vegetation phenology changes. As a result, this research will largely facilitate biodiversity studies and ecosystem modeling of forests.
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| Outline of Annual Research Achievements |
1). 衛星データ・現地観測データの収集と解析。今年度は、小型衛星群データであるPlanetScopeの収集と前処理が広域的に開始された。入手した衛星画像の切り出しとモザイクを実施し、植生指標（NDGI）の時系列が作成された。一方、3つの森林サイトの樹種の分布に関する情報は、現地調査によって入手した。同時に、いくつかの樹種の分布サンプルに関する情報は、文献調査や一般に公開されているデータベースを通じて収集した。また、日本の植生季節観測網（PEN）のRGB写真を収集し、展葉開始日や落葉開始日などのフェロノジーメトリクスを抽出し、衛星推定アルゴリズムの開発と検証に使用している。
２). PENカメラと衛星観測の位置ずれが植生フェロノジーの推定に及ぼす影響の解明。PENの下向きカメラを用いて、観測位置のずれによる植生フェロノジー推定の誤差を定量的に評価した。計算の結果、下向きカメラは中心位置をより正確に測定できるものの、有効観測範囲はプラットフォームの高さによって50mから300mまで変化し、MODISのような衛星データの分解能（500m～）よりもはるかに小さいことがわかった。一方、3mの空間分解能を持つPlanetScopeデータは、PENカメラの観測範囲を十分に考慮することを通じて、フェロノジーの推定結果はPENカメラの観測値との整合性を大幅に改善することができた。
３). 衛星観測によるGrasslineのマッピング手法の開発。チベット高原を例にとり、多ソースリモートセンシングデータによるGrasslineを自動的に抽出する手法を開発した。PlanetScope画像を用いてGrasslineの検証を行った結果、高い精度が示された。チベット高原全体では、Grasslineの標高は4038～5380mで、北東部と南東部では低く、南西部では高いとわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は、現地観測、文献調査や国内外の植生フェノロジーデータベース及び樹種情報の採集が行われた。また、以上のデータセットとPlanetScope画像の解析結果により、学術会議や研究論文で発表した。これから、より一層の解析を実施し、学術論文としてまとめ、専門誌に投稿する。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続き、現地調査や文献調査により検証データベースの構築を実施する。そして、機械学習や深層学習のアルゴリズムを活用し、衛星画像による樹種を区別し、樹種レベルでのフェノロジー推定精度を更に向上することを試みる。
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