| 研究課題/領域番号 |
09F09260
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
合田 憲人 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (80247212)
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| 研究分担者 |
AKHTER MD. SHAMIM 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 外国人特別研究員
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| キーワード | リモートセンシング / ハイパフォーマンスコンピューティング |
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| 研究概要 |
遠隔地や大規模な農場の運営では，灌漑等の農作業の計画を適切に作成することが重要となる．農作業計画作成のために，農場の状態をリモートセンシングにより観測し，農作物の状態を解析する手法が注目されている．しかし，解析に必要な全ての情報をリモートセンシングにより入手できるわけではない，不足するデータを推定するためには長時間の計算が必要となるという問題があり，実用化への妨げとなっている．本研究では，リモートセンシング技術と情報技術を融合することにより，遠隔地の農作物状態を推定する技術を確立することを目指す．具体的には，リモートセンシングデータでは不足するデータを高速に推定する技術を開発する，また，リモートセンシングデータベースと連携して，不足データ推定を高速に実行するためのソフトウェアを開発する．
平成21年度は，本研究を進めるために必要となるリモートセンシングデータの収集方法に関する検討を行った．このうち衛星画像データについては，山形県の水田地帯を対象として，ASTERやMODIS等の衛星センサが撮影した衛星画像の収集方法および航空機等が撮影したマルチスペクトル画像の収集方法について，産業技術総合研究所および東京工業大学の研究グループと連携することにより，これらのデータの収集方法を検討した．本研究が目指す遠隔地の農作物の状態推定では，衛星画像データの他に，農場の気象に関するデータや遠隔地の農場で栽培される農作物に関するデータも必要となる．このうち気象データのついては気象庁で公開されているデータを利用できることを確認した．また農作物データについては，Asia Pacific Advanced Networkのコミュニティに参加し，情報収集を行うとともに，東京工業大学の研究グループと連携することにより，これらのデータの収集方法を検討した．
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