| 研究課題/領域番号 |
13460147
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
酒井 徹朗 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10101247)
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| 研究分担者 |
荒井 修亮 京都大学, 情報学研究科, 助教授 (20252497)
沼田 邦彦 京都大学, 情報学研究科, 助教授 (30026405)
守屋 和幸 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90159195)
吉村 哲彦 京都大学, 情報学研究科, 助手 (40252499)
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| キーワード | 高解像度 / 衛星データ / ライダーデータ / NOAA / イコノス / 土地利用 / クラスター分析 / 植生 |
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| 研究概要 |
衛星データ等を用いた資源環境のモニタリング手法の検討を行った。都市近郊を対象に、イコノスの高解像度衛星データおよび航空機ライダーによる標高データを用い解析を行った。イコノスの衛星データからは植生指数を計算し、緑地とそれ以外に区分した。ライダーデータは1平方mあたり2-5点の地表面座標(平面および標高)が得られる。一定範囲内のライダーデータをもとに、標高の平均、標準偏差、最大値、最小値等の基本統計量を算出し、それらを変数としたクラスター分析により、土地利用区分を試みた。ライダーデータだけでは孤立木・疎林と住宅地、水田と広場などの識別は困難であった。しかし、イコノスの植生情報を附加することで、これらの問題は解決することができた。
ライダーデータを取り扱う場合、任意の地点で任意の半径の円内に入るデータを効率よく探索することが必要である。そのため、地表面座標データをランダムファイルとし、平面座標でブロック化し、ブロックに属するデータ番号をブロック番号でランダムファイル化することで、探索し統計量を算出する方法をとった。これにより効率よく、柔軟に対応できるようになった
一方、1kmメッシュ単位でのNOAAの月最大NDVI値を用い,土地利用区分の可能性と植生区分の可能性について昨年に引き続き検討をおこなった。土地利用を年単位で各月のNDVI値を変数に、ランダムにサンプリングしたデータを用いクラスター分析を行い、その結果を用い全体を分類した。NDVI値は気候の年変動に大きく左右されるため、土地利用が変化していない地点でも、年により分類に差異が生じる。そこで、データの標準化を行い、それらによる分類を試みた。その結果、生のデータを用いた分類に比べ、年変動の影響をある程度除去することができた。
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