| 研究課題/領域番号 |
17360194
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計測工学
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
高木 方隆 (2006) 高知工科大学, 工学部, 教授 (50251468)
大内 和夫 (2005) 高知工科大学, 工学部, 教授 (10289259)
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| 研究分担者 |
堀澤 栄 高知工科大学, 工学部, 助教授 (20368856)
島田 政信 宇宙航空研究開発機構, 地球観測利用推進センター, 主任研究員 (90358721)
渡辺 学 宇宙航空研究開発機構, 地球観測利用推進センター, 研究員 (10371147)
高木 方隆 高知工科大学, 工学部, 教授 (50251468)
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| 研究期間 (年度) |
2005 – 2006
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| 研究課題ステータス |
完了 (2006年度)
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| 配分額 *注記 |
10,100千円 (直接経費: 10,100千円)
2006年度: 5,000千円 (直接経費: 5,000千円)
2005年度: 5,100千円 (直接経費: 5,100千円)
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| キーワード | 計測工学 / リモートセンシング / 林学 / 映像レーダ / アルゴリズム |
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| 研究概要 |
本研究の目的は、北海道苫小牧針葉樹林をテストサイトとして宇宙航空研究開発機構(JAXA)と情報通信研究機構(NICT)が共同開発した航空機搭載の高分解能多波長・多偏波合成開口レーダPi-SARデータから森林情報を抽出する手法を開発することである。まず、2002年11月に収集された苫小牧森林のPi-SAR画像と地上で同期して計測した森林データおよび2003年8月のデータとの回帰解析を行った。従来の手法である後方散乱断面積(RCS)を利用する方法では、X-バンドの全ての偏波RCSと森林パラメータとの問には顕著な相関関係は見られなかった。L-バンドRCSは森林バイオマスの増加とともに約40ton/haまで増加することが判明した。この結果は従来の報告されている研究結果と同じ傾向である。次に、SAR画像が高分解能で森林構造を反映していることに注目し、画像のテクスチャ(肌理)と森林情報との関係を検討した結果、画像振幅はK-分布の確率密度関数で記述されることが判明した。さらに、クロス偏波画像のK-分布オーダパラメータと森林バイオマスには強い相関関係があり、オーダパラメータはバイオマスの増加とともに従来のRCS手法の限界を大きく超える約100ton/haまで上昇することが分かった。そこで、K-分布オーダパラメータとバイオマスとの回帰曲線から未知の森林バイオマスを算出し、2005-2006年に新たに実施した現地計測によるバイオマスと比較した結果、回帰モデルの計測精度86%という結果が得られた。最後に、全ての現地計測バイオマスデータを使ったアルゴリズムを開発した。本モデルは、北海道全域の平坦地にある針葉樹林のバイオマス計測に有効であると考えられる。また、テクスチャ解析をベーストした本手法と従来のRCS手法を融合することにより、より高精度での森林バイオマス計測が可能であるという結果が得られた。
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