近年の環境変動下植生モニタリングのための近接広域リモートセンシング統合技術の開発

• Project/Area Number: 23K27028
• Project/Area Number (Other): 23H02335 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 細井 文樹 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (80526468)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤原 匠 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群, 助教 (40966248)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,980,000 (Direct Cost: ¥14,600,000、Indirect Cost: ¥4,380,000); Fiscal Year 2027: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2023: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
• Keywords: リモートセンシング / センサーフュージョン / スケール間融合 / 植生 / 深層学習

Outline of Research at the Start

近年の環境変動は、温暖化などの長期、広域スケールだけでなく、台風などの激甚自然災害のように、短期、地域スケールのものが頻発している。それに伴い、植生モニタリング技術も様々な時空間スケールへの対応が必要となってきている。このようなモニタリングには、近接、広域リモートセンシングが利用可能だが、現状、こうしたスケールの異なる複数のセンサーにより得た植生・環境情報の統合解析技術が不足している。本申請では近接、広域リモートセンシングの複数センサーデータから得られた質の異なるマルチスケールデータを統合的に解析し、近年の環境変動下に必要な新たな植生モニタリングフレームワークを確立する。