| 研究課題/領域番号 |
10660137
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| 研究機関 | 群馬大学 |
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研究代表者 |
稲村 實 群馬大学, 工学部, 教授 (10011206)
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| 研究分担者 |
沖 一雄 群馬大学, 工学部, 助手 (50292628)
伊藤 直史 群馬大学, 工学部, 講師 (20223159)
吉田 正夫 茨城大学, 農学部, 助教授 (90291286)
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| キーワード | リモートセンシング / 植生環境観測 / 植物活力度評価 / 赤外波長域分光特性 / 熱赤外波長域分光特性 / 画素内緑被率 / 画素のカテゴリー分解 / NDVI |
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| 研究概要 |
(1) 可視・近赤外波長域から熱赤外波長域までの分光スペクトル計測システムを立ち上げた。特に、2.5〜14μmでの分光放射率測定の稼働と計測データの取得は我が国では始めてと思われる。現在は、主に無機物・鉱物を対象に測定しているが、今後は、植物の枝や葉を出来るだけ生きたそのままで、精度良く測定する方法を開発しなければならない。
(2) 可視・近赤外波長域のスペクトルによる植物活力度評価の一手法である「NDVI(正規化植生指数)」は現在も広く利用されている。しかしNDVIは画素全体が植物葉で覆われているピュア・ピクセルでなければ、正しい評価をしない。これを確認した。これに代わって、画素のカテゴリー分解を基本とする植生領域の評価方法を提案し、数理的やミクセル・データのシミュレーションによってこの手法が優れている事を確認した。本手法の場合では、画素内に樹木の枝や幹、樹木の間から土壌の地面が見えていても、樹木自体の評価が可能である。
(3) ニューラルネットワークによる熱赤外リモートヤンシング画像処理応用として、高空間分解能の可視・近赤外画像を利用する低分解能の熱赤外画像の高分解能画像への改善方法を開発した。本手法は、リモートセンシング画像の植生領域解析のみでなく、広くリモートセンシング画像一般に応用可能な手法である。
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