| 研究課題/領域番号 |
18J23448
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| 研究機関 | 愛知県立大学 |
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研究代表者 |
安達 勇介 愛知県立大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| キーワード | 衛星コンステレーション / ひまわり8号 / 反射率 / 植生指数 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，衛星コンステレーション時代における，静止軌道衛星を基軸としたセンサ間の反射率変換を目指している．
2年目となる本年度は，静止軌道（GEO）衛星と低軌道（LEO）衛星の光学センサが観測する反射率間の誤差要因の追及と，その反射率変換の一例として，植生指数を介した変換手法の構築を試みた．
ひまわり8号/AHIとTerra/MODISの実データの比較から，誤差要因について検証を行ったが，実データの比較のみでは説明ができない箇所が現れた．そのため，大気と植生を合わせたシミュレーション環境を構築し，実データと併用する形で解析を進めており，その解析を次年度（令和2年度）の課題の１つとして進めている．
初年度に検討した相対的な方位角ベース（RAM），太陽天頂角ベース（SZM）のセンサデータ（反射率）ペア選択方法について，これら2手法を元に大気の無い状態の植生シミュレーション上で変換手法の構築を試みた．シミュレーションには，日本の森林地帯をGEOとLEOの2つの軌道から各センサが観測する際の太陽・センサの角度条件を入力とした植生の群落モデル（PROSAIL）を使用した．そのモデルから得られた反射率を用いて，物理量の1つである植生の量を使用する変換方法を追及した．最初の試みとして，植生の量に対応した指数である植生指数の値を参考にして反射率間の関係式を作り，その内部パラメータを調整する変換方法を模索した．内部パラメータは差の要因と考えられる角度差を吸収するもので，例えばRAMのときは太陽天頂角に依存した関数としたが，現段階ではまだこの手法の年間の変換性能の差の要因を解明できていない．ここまでの放射伝達モデルに基づいた手法に対して，データから直接変換式を得る手法と比較することを考え，ニューラルネットワークを使用した変換手法も構築したが，数値実験結果の解析および分析を継続中である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2年目は1年目で得た知見を元に，誤差要因と変換方法の追及を試みたものの，成果発表に繋がる結果を得るところまで到達できなかったため，やや遅れていると判断した．
当初は実データの比較結果から誤差要因を推察する計画であったが，実データの処理時間と試験的なデータ解析の結果から，この方針に従って誤差要因を追究することは困難だと判断し，代替案を検討した．その後大気の影響がない状態のシミュレーション環境で，静止軌道衛星と低軌道衛星のセンサ間の反射率を，植生指数を介して変換する手法の構築を模索したが，この手法の複雑な振る舞いを解明できていない．ニューラルネットワークによって変換手法を構築した場合との結果と比較することも試みたが，こちらも数値実験結果の解析および分析が完了していない．年度末には誤差要因の追及に研究テーマを戻し，大気を組み込んだシミュレーション環境を構築した．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，2年目で明らかになった点を踏まえたうえで，再び静止軌道衛星と低軌道衛星のセンサ間における誤差要因の追及（１）と変換手法の構築（２）の2つを進めていく．
（１）2年目前半に進めていた実データの比較だけではなく，後半に作成した大気と植生のシミュレーションからも誤差要因の解明に取り組む．シミュレーションで得られた仮説を実データで検証することで，誤差要因のうち特に大気と観測角度の影響を評価する．この取り組みにより，変換を行うための最適な条件の観測ペアについて提言できることを目指す．
（２）植生指数を使用した変換手法，ニューラルネットワークを使用した変換手法の2つの方向から反射率変換の知見を深める．これらは，（１）で新たに得られる誤差要因の理解を踏まえて，それを考慮に入れる形で再構築を行う．
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