研究分担者 |
中村 浩二 金沢大学, 理学部, 教授 (70111755)
久保 守 金沢大学, 工学部, 助手 (90249772)
長野 勇 金沢大学, 工学部, 教授 (50019775)
高橋 教夫 山形大学, 農学部, 教授 (70179505)
川平 浩二 福井県立大学, 生物資源学部, 教授 (30025457)
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研究概要 |
人工衛星に搭載されているセンサのスペクトル帯域は可視光から近赤外線さらに熱赤外線までの範囲におよび,各スペクトルバンドにより地表の状態の分光的特性が観測できる。ランドサットのTMセンサのデータと実際の地表の様子(ground truth)との対応が確立すれば,衛星リモートセンシングにより得られた地表のデータを解釈できることになる。 本研究では,冬季においては地表の降・積雪に対して雲を抽出し,春から秋季においては樹木の種類を分類するために,衛星データと地表の実際の様子との対応を確立することを目的として以下の課題を行った。 1.ヘリコプターに赤外線ビデオカメラ撮影システムならびにスペクトロメータを搭載し,上空から植生を観測した。 2.観測されたビデオ映像を画像処理した。 3.同時に地上でスペクトロメータを使用して植生の波長反射特性を観測した。 4.ランドサットTMおよびNOAA衛星AVHRRの各画像から植生分布を解析した。 5.各種データの解析結果を重ね合わせて比較・検討した。 以上を各季節について行い,季節的変化について考察した。
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