| 研究課題/領域番号 |
04F04439
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
露木 聡 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 助教授
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| 研究分担者 |
PHUA Mui-How 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 外国人特別研究員
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| キーワード | 森林火災 / マルチスケールリモートセンシング / 泥炭湿地林 / マレーシア / QuickBird衛星 / STOP衛星 / GLS |
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| 研究概要 |
使用データに関しては、高解像度衛星画像としては2005年2月4日にQuickBird衛星画像撮影に成功したが、一部分は雲とその影に覆われていた。その他の中解像度衛星画像としては、Landsat TM(1997/12/7日撮影)、Landsat ETM+(1999/10/2)およびSPOT HRV(2003/3/26)を入手した。
中解像度衛星画像データによる火災発生地域抽出手法の開発のため、火災前後の画像を利用した火災発生地域の抽出手法について3種類の植生指数を比較して検討を行った結果、近赤外および中間赤外バンドを用いて算出されるNormalized Burned Ratio指数が最も正確であることがわかった。
中解像度衛星画像データによる火災発生地域抽出のための現地調査を2005年7月に行った。その際、高解像度衛星画像データの精密地理補正のために、スタティックGPSによる高精度のGCP(地上基準点測量)を行った。GPS基準点としては、MASS(Malaysian Active GPS System)を利用し、調査地域に最も近いKinabalu基準局のデータをWebサイトからダウンロードして測量結果の解析処理を行った。また、森林火災の影響を把握するため、立木本数および胸高直径の測定を、保護区の東北部で17プロット行った。
現地調査により取得した精密GCPを利用して、地理補正を1次アフィン変換により実行した。土地被覆分類については、従来の手法であるピクセルベースの分類法と、オブジェクト指向によるセグメンテーション法の2種類を検討中である。QuickBird画像解析上の最も大きな問題点は、雲による被覆および雲影の存在である。樹冠部の抽出については、土地被覆分類結果を利用した場合と、判読によるものとを行っており、その結果を現地調査データと比較する予定である。
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