| 研究課題/領域番号 |
19K24395
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1101:環境解析評価、環境保全対策およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
水落 裕樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, 研究員 (20849963)
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| 研究期間 (年度) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019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 | 森林消失検知 / 衛星データ / 機械学習 / 複数衛星データの統合利用 / ベイズ的機械学習 / ドローン空撮 / 土地被覆分類 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習を応用した複数の衛星データの統合アルゴリズムを開発し、森林消失検知に応用する。衛星データとして、オープンフリーの光学データ（ASTER, Landsat, Sentinel-2）や、JAXAのマイクロ波センサ（PALSAR-2）などを活用する。また、国内のテストサイトにおいて、ドローンやGNSS機器での現地観測により、検証用の高精度森林マップを作成するための手順を検討する。高解像度衛星画像の判読や、現地観測から得られた土地被覆検証情報で、開発された森林消失検知アルゴリズムの検証を行う。当該アルゴリズムの様々な地域・景観における適用性も検討し、これら成果を国内外の関連学会等で公表する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、性質の異なる複数の人工衛星画像を統合利用し、森林消失のマッピングを行う手法を開発した。太陽光の反射を利用して画像を取得する衛星データ（光学データ）に加え、雲を透過して地上を観測できるマイクロ波衛星データを用いて、過去20年分の世界の複数の森林（カンボジア・ペルー）を観測した。各データを画像処理して推定された森林消失域の情報を機械学習的に統合し、時系列的に矛盾のない森林消失域のマッピングを実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
世界全体の森林面積は減少を続けており、とくに熱帯地域で大規模な森林減少が報告されている。開発された手法で、雲に覆われがちな熱帯林においても、従来よりも高頻度な定期観測が実現しうる点で、気候変動・生物多様性・水循環など様々な関連分野における社会的意義がある。また、複数衛星データの柔軟な統合手法は、今後ますます各国の衛星データがアーカイブ化・オープンフリー化されていく流れのなかで、衛星観測技術の発展にも資する学術的意義を有する。
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