2020 Fiscal Year Research-status Report
Investigating the Interaction between Spring Green-up Date and Autumn Dormancy Onset based on Field and Satellite Data to Improve the Forest Phenology Models
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20K12146
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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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 秀樹 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境部門(北極環境変動総合研究センター), グループリーダー代理 (10392961)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 植生フェノロジー / リモートセンシング / 現地観測 / 相互作用 / モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1). 現地データの収集。まず、気象庁が公開している生物季節観測データセットを入手し、各観測サイトにおける植生のフェノロジー情報を抽出した。次に、米国のPhenoCamサイト及び日本のPENサイトの定点カメラデータをダウンロード・整理し、地上真値としてサイト・年ごとにフェノロジーメトリクスを算出し、衛星プロダクトの検証データベースを構築した。最後に、農研機構が提供しているメッシュ気象データを収集した。加えて、2020年8月に千葉県農林総合研においてドローンを用いた観測を実施した。
2). 衛星データの収集と解析。本年度は、研究対象地における米国NASAの衛星データ（MODIS）の約19年分（2001年―2019年）、欧州ESAの衛星データ（Sentienl-2）約4年分（2016年―2019年）、及び日本JAXAの最新衛星データ（GCOM-C）の約２年分（2018年―2019年）をダウンロードした。それぞれの地表面反射率プロダクトを用い、先行研究で開発した新たな植生指数NDGIの時系列プロダクトを算出した。
3). アルゴリズムの開発。今年度は、衛星観測による植生フェノロジーを推定あるアルゴリズムの開発に焦点を絞った。MODISのフェロノジープロダクトを参照し、NDGIに基づいた植生フェノロジーを推定するアルゴリズムを開発した。地上観測データを用い、草原、森林、耕地、サバンナなど様々な生態系におけるフェノロジーの推定精度を検証した。その結果、現地カメラで計測したフェノロジーメトリクスは衛星データから推定したフェノロジーメトリクスとほぼ一致している。計算した推定誤差は、生態系タイプによりそれぞれ12.1~35.6日と21.1~43.9日であった。
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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、主に公開されている国内外の植生フェノロジーデータベース及び気象データの採集ができた。また、以上のデータセットを解析した結果は、既にいくつかの学会で発表を行った。これから、学術論文としてまとめ、専門誌に投稿する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続き、日本の森林における現地調査を行うこと、及び文献調査により現地データの蓄積を実施する。そして、機械学習などの手法を援用し、フェノロジー推定精度を更に向上することを試みる。また、衛星観測と現地調査を用い、植生フェノロジーの相互作用が存在するかどうかを調べる。
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| Causes of Carryover |
今年度で開発できたアルゴリズムの研究成果を来年度に学術論文として発表する予定であるため。
次年度使用予定額は、英文校閲料と論文掲載料として支払う予定である。
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Research Products
(6 results)
