人工衛星データによる植生バイオマス評価のためのアルゴリズムの開発とその検証

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 12680519
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 石山 隆 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 助手 (00110289)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 建石 隆太郎 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 助教授 (90114545)
• Keywords: Vegetation Index / NDVI / SAVI / OPVI / Vegetation Coverage / Dry Biomass / LAI / Chrolophy11 Contents

Research Abstract

本研究では乾燥地周辺の植生環境を評価するために分光反射率データの輝度値から計算した植生指数と植生変数(植生被覆率、バイオマス、クロロフィル含有量)の相関を解析した。その結果、植生指数と植生の物理量は赤バンドと赤外バンドの比と高い相関があった。また同様に植生指数赤バンドと赤外バンドの反射率から得られたLAIは植生指数が増えるにつれて、その値も増加した。
得られた回帰式を基に本研究で開発したアルゴリズムを人工衛星データの解析に応用した。研究対象地は乾燥・半乾燥地域の米国アリゾナ州とニューメキシコ州および中国新彊ウイグル自治区南部のオアシス周辺である。用いたデータは Landsat TMデータと米国の地球観測衛星TERRA/ASTERデータで、植生指数と植生変数の相関を解析した。検証の結果、植生指数と植生変数は高い相関が得られた。特に植生指数とドライバイオマス、LAIの相関が高かった。逆に植生指数と植生被覆率の相関はやや低かった。この理由は植生指数は植生の3次元情報を反映しており植生変数のうち、バイオマス系(ドライバイオマス、LAI)とは相関が高いが、植生被覆率のような2次元の情報とは相関がやや低いことを意味している。
またBaretの半経験式から計算したLAIは回帰式から求めた同じLAIよりは低い傾向が認められた。特にLAIは現地検証の結果から、Baretの半経験式によるLAIの算出が妥当な値であることが証明された。本研究で開発されたアルゴリズムは衛星データによる乾燥地の地表状態、特に砂漠化やダストストームの調査に有効である。

Research Products

• [Publications] T.Ishiyama, S.Tanaka, K.Uchida, S.Fujikawam, Y.Yamashita, M.Kato: "Relationship among vegetation variables and vegetation features of arid lands derived from satellite data"Adavance in Space Research. 28. 183-188 (2001)