2016 Fiscal Year Annual Research Report
Estimation of large scale three dimensional structure of plant communities by combining multi platform lidar and SAR
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25292154
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
細井 文樹 東京大学, 農学生命科学研究科, 准教授 (80526468)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
清水 庸 東京大学, 農学生命科学研究科, 助教 (00323486)
大政 謙次 東京大学, 農学生命科学研究科, 研究員 (70109908)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | Unmanned Aerial Vehicle / プラットフォーム / リモートセンシング / 可搬型ライダー / 多偏波SAR / 群落構造パラメータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
SARデータの解析については、植生構造の要素ごとの信号分離について昨年まで行ってきたが、より詳細に植生構造がSARの散乱強度に及ぼす影響を調べ、各樹木の幹や枝の配置が各偏波の信号強度に影響し、またその位相にも影響していることが分かった。これはSAR散乱強度の４成分分解法の分析により、明らかになった。これにより、植生下部構造に関する詳細な構造情報が分離できる可能性を確認することができた。
昨年までに機器と電気系統の実装を済ませたUAVライダーについては、精度検証による性能評価を行うため、複数の樹種が混在する森林や圃場を測定サイトとし、ライダーによるデータ取得と合わせて、現地での実測も行い、検証データの取得も行った。得られた複数のサイトのライダーデータをもとに、選定したアルゴリズムを使って３D画像を生成し、ここから植生のパラメータ（高さや幹、茎の直径など）を算出する方法を確立した。得られた植物群落３D画像をもとに誤差評価を行ったところ、高さや幹・茎の直径などの基本的な構造パラメータについて、実用可能な良好な推定精度が得られることが明らかになった。また、本システムはUAV以外の様々なプラットフォームで使用可能であり、人がライダーを持って徒歩で林床を移動する方法も試みた。その結果、この方法においても実用可能な良好な精度で植物群落の構造パラメータが推定可能であることが明らかになった。本方法と上記SAR画像解析の結果より、両者を関係付け、植物群落構造パラメータの広域推定を可能とする方法論の可能性を確認することができた。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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