近年の環境変動下植生モニタリングのための近接広域リモートセンシング統合技術の開発

• 研究課題/領域番号: 23K27028
• 補助金の研究課題番号: 23H02335 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 細井 文樹 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (80526468)
• 研究分担者: 藤原 匠 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群, 助教 (40966248)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円); 2027年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2026年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2023年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
• キーワード: リモートセンシング / センサーフュージョン / スケール間融合 / 植生 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

近年の環境変動は、温暖化などの長期、広域スケールだけでなく、台風などの激甚自然災害のように、短期、地域スケールのものが頻発している。それに伴い、植生モニタリング技術も様々な時空間スケールへの対応が必要となってきている。このようなモニタリングには、近接、広域リモートセンシングが利用可能だが、現状、こうしたスケールの異なる複数のセンサーにより得た植生・環境情報の統合解析技術が不足している。本申請では近接、広域リモートセンシングの複数センサーデータから得られた質の異なるマルチスケールデータを統合的に解析し、近年の環境変動下に必要な新たな植生モニタリングフレームワークを確立する。