| 研究課題/領域番号 |
17K06572
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
水工学
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
石平 博 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (80293439)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ひまわり8号 / 植生指標 / 作物用水量 / リモートセンシング |
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| 研究成果の概要 |
作物生育段階に関する情報(農事暦)は、数値モデルによる農業水需要量推定における重要な入力情報の一つであり、その広域的な取得・整備には衛星観測情報の利用が有効である。本研究では、農作物の生育段階の把握を含む陸域植生の広域・高頻度監視に対する気象衛星ひまわり8号データの利用可能性の検討を行った。その結果、ひまわり8号に搭載されている可視赤外放射計データから算出される植生指標(NDVI)を用いた作物生育パターン抽出の可能性を示すことができた。また、本研究で開発した手法で作成されるNDVIプロダクトをより高解像化するための方法や、プロダクトの農地モデリングへの応用の可能性も示すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
静止気象衛星ひまわり8号に搭載された可視近赤外域センサの持つ高分解能・高頻度観測の特性を生かした雲除去NDVIプロダクト作成とその農地モニタリング・モデリングへの応用の可能性を示した点が本研究の最大の特徴・成果である。このような農地の衛星監視技術は、広域・継続的な農作物の生育状況把握、農業用水量の高精度な推定などを通じて、農業生産性の改善・向上にも貢献することが期待される。
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