2013 Fiscal Year Research-status Report
衛星データを用いた森林植生季節変化パラメーターの詳細解析に関する研究
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25450208
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
澤田 義人 東京大学, 生産技術研究所, 特任研究員 (50595767)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 高頻度観測衛星 / 時系列モデル / 雲除去処理 / GPGPU / 高速演算処理 / 自動処理 / 植生季節変化 / 森林水分環境 |
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| Research Abstract |
本研究では以下に挙げる二つについて開発を行なうことを目的としている。
①環境変動にともなう季節変化パラメーター変動の解析手法開発およびシステム化
本年度は2012年までのMODISなどの高頻度観測衛星データを収集、スペクトルの時間変化や地表面温度などについて時系列モデル処理を行って水分環境および温度環境のモデル化・時空間解析を行った。特に、メコン川流域を含むインドシナ半島全体を対象にして地表面の分光反射スペクトルの時間的変化について高頻度観測衛星データを用いて解析を行なった。その結果、2011年のタイ国で発生した洪水について詳細な解析を行なうとともに、地表面温度を用いた、地点毎の水分環境を推定する指数の開発を行なっている。温度は植生の蒸発散などに関連しており、マイクロ波リモートセンシングデータからは高い分解能で推定が困難である土壌水分の高頻度推定を目指して研究を行なっている。本年度は、連続値の時系列モデルについてGPGPU化作業を行っている。この作業はこれまでに申請者が開発したfortranプログラムからGPGPU処理に適した部分を解析し、該当部分を改変することで対応している。なお、インドシナ半島地域については、現地からの情報などを手がかりにASTERなどの中～高分解能衛星データによって森林劣化や森林開発、水分環境変動などの現象の起こった位置や規模、時間などを確認した。
②環境変動現象の先行指標の抽出手法の開発およびシステム化
時系列モデル処理および現象が起こった可能性のある画素を自動で抽出し、得られた画素の位置や現象の種類などの情報（植生環境変動関連地理情報）を配信するシステムを構築した。今年度は、導入したサーバーなどのハードウェアおよび演算ソフトウェア、配信システムなどの試験を行なった。
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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
①環境変動にともなう季節変化パラメーター変動の解析手法開発およびシステム化
メコン河流域やインドシナ半島を含む東アジアなどの地域について、2012年までのMODISなどの高頻度観測衛星データを収集、植生指数などの指数や温度、スペクトルの時間変化などについて時系列モデル処理による季節変化パラメーターの計算では、おおよそ計画通り処理が進行し、データセットを揃えることができつつある。また、連続値を対象とした時系列処理手法のGPGPU化や、最新のGPGPUカードに対応するためのソフトウェア移植作業などが長引いたことによる進捗状況の遅れも生じている。その一方で、中～高分解能衛星の目視判読による森林環境変動が生じた地点の抽出や地表面温度データを用いた水分指数の開発など、当初の計画よりも順調にすすんでいる面もある。
②環境変動現象の先行指標の抽出手法の開発およびシステム化
季節変化パラメーターなどの自動配信システムの構築では、データ配信システムの構築と運用試験が長引いていることが原因で進捗状況の遅れが生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に得られた結果を基にして、時系列モデル処理および現象が起こった可能性のある画素抽出の自動化を行い、得られた画素の位置や現象の種類などの情報（植生環境変動関連地理情報）を配信するシステムを稼動させる。本研究で作成される季節変化パラメーター関連のプロダクトはデータ配信専用のサーバーを稼動させ、ウェブページを介して国内外を対象にデータ配信を可能にする。
本年度に確認した森林劣化などの現象について、高頻度観測衛星データより分解能の高い衛星データを用い現象の規模や持続期間などについて時間的空間的相関を取るなどで解析し 森林劣化や森林開発、森林火災、水分環境変動などの現象が起こった地点を対象に、植生指数などの指数や温度、スペクトルの時間変化などの複数の季節変化パラメーターをマッピングし、それらの変動について時間を遡った解析を行う。
まだGPGPU化されていないkalmfit処理などの連続値の時系列モデルについてGPGPU化作業を前年度に引き続き行う。
ユーザーに対する利用講習会も含めた形での研究集会として、26年度には時系列処理の研究会を開催し、本研究で作成される季節変化パラメーター関連のプロダクトに関する研究成果を発信する。27年度には、ユーザーに対する利用講習会も含めた形での研究集会としてワークショップを開催し、配信されるプロダクトの応用についての成果を発信するとともにプロダクトの利用拡大を図る。
また、研究成果の公表、特に論文執筆には注力する予定である。
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