2022 Fiscal Year Annual Research Report
Hyper-temporal terrestrial monitoring based on Japan-US new generation geostationary satellite network
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20KK0237
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
市井 和仁 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (50345865)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 雄平 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 特任助教 (30845102)
吉岡 博貴 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (40332944)
小畑 建太 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (80758201)
松岡 真如 三重大学, 工学研究科, 准教授 (50399325)
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| Project Period (FY) |
2020-10-27 – 2023-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 静止気象衛星 / 植生モニタリング / 炭素循環 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日米の両国の静止気象衛星を利用した陸域モニタリングの推進に向けて、各国衛星データの大気補正の遂行、葉面積指数の推定、光合成量の推定のための準備と、日本の静止気象衛星ひまわり8号からの推定を遂行した。大気補正の実行については、これまで構築してきた大気補正コードを利用して、日本域とフルディスク領域で地表面反射率を推定した。またこのコード自体は観測波長帯を米国の静止衛星の仕様に変更するのみで、米国の静止衛星による地表面反射率の推定ができるようになった。さらには地表面反射率の観測角依存性の補正のアルゴリズムの試行を行った。地表面反射率の検証には、既存の衛星データを利用した相互比較を通した検証を行った。Terra衛星搭載MISRセンサや、GCOM-C衛星搭載SGLIセンサなどセンサから見て前方視・後方視のデータを持つから観測するセンサデータを利用することで、静止衛星と既存の極軌道衛星（周回衛星）との観測角度の違いによる影響を回避できることが分かった。さらに、葉面積指数については、植生キャノピー放射伝達モデルFLiESを用いた逆推定手法を構築し、ひまわり8号の日本領域で推定を行った。これは同様に米国の静止衛星の観測波長帯にあわせることで、米国の静止衛星にも適用が可能である。光合成量については、日本・韓国域において試算を行い、光利用効率モデルにパラメータ最適化を行うことによって、観測データを再現できるモデルの構築を行った。
本研究は重複制限（基盤S課題の採択）のために2022年4月に完了となった。新たな課題では、本研究を発展させる形で、日米に加えて、中国・韓国の静止衛星データも利用してより広域に研究を推進する計画である。
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