2022 Fiscal Year Research-status Report
Development of a advanced InSAR atmospheric correction method by fusing GNSS observation and numerical atmospheric modeling
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21K14006
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
木下 陽平 筑波大学, システム情報系, 助教 (90750703)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | InSAR / 大気伝搬遅延 / GNSS / 全球大気モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は初年度（2021年度）に実施していた「GNSSを用いたInSAR大気遅延補正モデルの開発」の研究成果を論文としてとりまとめ投稿していたものがIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensingに採択された。
また当初の研究計画に基づき、GNSSによる補正モデルに全球大気モデルの情報を組み込むためのアルゴリズム検討・開発に取り組んだ（以後、このモデルをハイブリッド補正モデルと呼ぶ）。当初予定していた風向・風速を用いた方法では想定していたほどの補正効果改善は見られなかった。そのため予定を変更し、全球大気モデルから計算できる遅延量をGNSSによる補正モデルへ組み込むアルゴリズムに変更しプログラムの開発と検証を行った。このアルゴリズムでは、元々GNSSの天頂遅延量のみを入力データとしていたところに全球大気モデルから計算した天頂遅延量も入力データとして組み込むことで、入力データの増大およびGNSS観測点が少ない地域においても大気モデルに基づいた補正量推定が可能になることが期待できる。このハイブリッド補正モデルの効果を、Reno, USAを観測領域としたSentinel-1 SARのInSAR画像600枚超へと適用し、補正効果を検証したところ、GNSSのみを用いた補正モデルと遜色ない冪乗が得られた。これら研究成果は2022年測地学会講演会やAGU fall meeting 2022などの研究集会にて発表している。
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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
当初の研究計画にほぼ沿ったペースで研究を進めることができている。研究集会での発表や論文投稿・採択なども順調に進んでおり、総じて順調に進展していると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は開発・検証中のハイブリッドモデルがGNSS観測点の少ない条件下においてどの程度の補正効果を示すか検証を進める。その成果がまとまり次第、論文原稿の執筆および投稿することを想定している。また、研究計画にある「開発した補正モデルのWebによる公開」についても環境構築やシステム開発に着手していく予定である。
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| Causes of Carryover |
2022年度はCOVID-19感染症流行の影響で当初予定していた国際会議への出張を取りやめることとなり代わりにオンライン参加した。その分の旅費を支出しなかったため、次年度使用額が生じている。2023年度は主に論文投稿に関わる経費や国際会議への出張などで使用していく予定である。
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