| 研究課題/領域番号 |
23K21773
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03648 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分64040:自然共生システム関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
吉野 邦彦 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 特任研究員 (60182804)
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| 研究分担者 |
吉野 雅彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (40201032)
串田 圭司 日本大学, 生物資源科学部, 教授 (90291236)
露崎 史朗 北海道大学, 地球環境科学研究院, 教授 (10222142)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
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| キーワード | 湿原植物詳細群落図 / 湿原環境モニタリング / UAV画像 / 衛星画像 / 衛星リモートセンシング画像 / 植生図 / ドローン空中写真と衛星画像 / 環境モニタリング / 機械学習分類 / 湿原精細植生図 / 釧路湿原環境保全政策評価 / UAV空中写真 / 衛星リモートセンシング / 異種リモートセンシングデータ結合 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，①解像度数mm程度の低高度UAV(Unmanned Aerial Vehicle: 通称ドローン)空中写真，②解像度１～10cmのUAV空中写真と③解像度１～数mの衛星リモートセンシング画像の3種の異なる解像度，撮影範囲と分光波長帯を持つ画像データを利用し，各画像の長短所を相互補完しながら，最新の画像の判別・分類アルゴリズムを用いて，従来よりも広大な範囲の詳細な湿原植生図を衛星RSデータから作成する．
詳細な植生図は湿原環境保全政策立案に最も重要なデータの１つである．そして，この詳細植生図を利用して植生の空間分布特性分析や環境変化地区の検出，変化の特徴解析，変化原因を解明する．
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| 研究実績の概要 |
（吉野）2021年度は研究初年度であるが、コロナ感染症未終息のため、十分な日数の現地調査に赴けなかったが、本研究に必須の機材であるマルチスペクトラルカメラ搭載かつ撮影時に対空標識の設置が不要なドローン空撮システムを購入し、その操作方法を確認した。また、衛星画像から、ドローン撮影適地を選定した。
今年度、室内ではマルチバンド画像による植生判読原理に役立つ植物群落種の違いと分光反射特性の差を理解するための、室内分光測定システムを製作した。また、研究では湿原全体を対象としているため、衛星画像中には湿原周辺の農地が混入するため、その農地範囲を分別するためのフィルター開発のため、農地土壌の分光反射測定実験を行い、農地を分離するための方法論の開発を行った。
（露崎）サロベツ湿原で植生と生育環境との関連性に関する研究を行い、釧路湿原植生判読に資するための知見を蓄積した。特に、湿原における植生間でのリター分解特性の違いについて、季節変動を考慮し調べた。その結果、ミズゴケリター分解では、home range advantage (HRA, 自身が優占する植生ではリター分解が早い)が認められるが、ヌマガヤではHRAは認められなかった。微地形測量と地下部観測を行い、微地形と植物地下部発達様式との関係、地下部動態と地上部動態とのズレの強さと微地形の関係を調べた。その結果、地下部の発達開始は地上部の発達開始よりも早いことを明らかにした。
（串田）関東の湿原において、ドローン画像と現地水質観測データから、湿原の水質環境と植生の生育との関係を明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ感染症未終息のため、十分な日数の現地調査に赴けなかったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は積極的に現地でのUAV空中写真撮影を行い、衛星リモートセンシング画像解析のためのトレーニングデータ取得に努める。
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