| Project/Area Number |
14J05253
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Agricultural environmental engineering/Agricultural information engineering
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
薗部 礼 北海道大学, 農学院, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2015-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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| Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2014: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 合成開口レーダ（SAR) / 分類 / 生育モニタリング / 土壌水分 / 機械学習アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
合成開口レーダ（SAR)によって取得されるデータは水分や地表面における凹凸に関する情報を多く含んでいるため，土壌水分や作物のバイオマス量，作付け状況などの農作業や農地の管理に有効な情報を抽出できる可能性が高い。この性質を利用して，SARデータを活用した以下の3課題に取り組んだ。
1. 作物作付マップ作成：本研究では，TerraSAR-Xデータから算出した後方散乱係数，コヒーレンス及びPolarimetric parametersを用いて，北海道十勝地方において作付けされている作物の作付状況の分類可能性を評価した。解析の結果，support vector machineを適用し，後方散乱係数とPolarimetric parametersを使用することによって，95.0%と非常に高い全体精度で作付作物を分類することができた。
2. 作物生育のモニタリング：秋播き小麦，甜菜，豆類及びトウモロコシに関しては，後方散乱係数と自然草高の間に有意な関係を見出すことができた。また，秋播き小麦を対象に後方散乱係数とバイオマス量の関係を調査したが，乾物重量と後方散乱係数の比においてのみ5%水準で有意な関係を確認できたものの，全体の39%を説明しているに過ぎなかった。一方，含水率と後方散乱係数の比を用いると，決定係数0.92で両者の関係を表現することができた。
3. 土壌水分推定に関する研究：既存のImproved Water Cloud モデルに使用されている後方散乱係数をgamma naught の値にすることにより，簡略化をはかった。また，表面粗度の指標としては表面高さの標準偏差（s）だけでなく，相関長さ（l）も考慮されたZs を用いた。本研究で開発されたモデルを使用すると，植生被覆がある条件において，6.3-6.4%のRMS 誤差で土壌の体積含水率を推定することができた。
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| Research Progress Status |
26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 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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