| 研究課題/領域番号 |
17K06592
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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 |
土木計画学・交通工学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
竹内 渉 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (50451878)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2017年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 可視画像 / 雲 / 湛水 / ミクセル分解 / マイクロ波放射計 / 洪水氾濫 / マイクロ波 / 可視赤外 / リモートセンシング / 時空間分解能 / 洪水氾濫情報 |
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| 研究成果の概要 |
衛星を用いた洪水氾濫検知は，空間分解能は低いが全天候型のマイクロ波を用いる方法と，空間分解能は高いが雲の影響を受ける可視・赤外を用いる方法に大別されるが，即時性，高い空間分解能，雲の影響を受けない高い観測精度，の全てを満たす手法の開発が待ち望まれている．本研究では，マイクロ波放射計を用いた低空間分解能の日単位の浸水域図と，可視画像を用いた中空間分解能の週単位の雲なしモザイク画像をデータベース化し，ひまわり画像との間で時空間ミクセル解析を行うことにより，世界で類を見ない，10分に1度，500mの分解能で洪水氾濫を検知するアルゴリズムを開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，実務および研究の基盤技術となる，ひまわり画像の処理を主に扱うが，これを海外に依存することは，国際競争力を損なうことになりかねない危険性がある．ひまわり画像による洪水氾濫検知技術は未開発分野であり，我が国が世界に先駆けて，実務利用者が真に欲している環境・災害情報を環太平洋地域に向けて発信することは，国土基盤情報の形成に大きく寄与する． 東京大学生産技術研究所が有するデータ統合・解析システム(DIAS)と連携し，既存のシステムで開発した要素技術と組み合わせることにより，気象衛星ひまわりの社会基盤インフラとしての真価を発揮できる可能性があることを示している．
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