| 研究概要 |
地球環境の保全は人類の将来にとって非常に重要な課題である。その中で人工衛星や航空機による地球観測リモートセンシングは,重要な役割を担う技術である。世界最初の偏波合成開口レーダ(PALSAR)を搭載した日本の人工衛星ALOSが2006年1月24日に打ち上げられた。本研究の目的は,このPALSARから得られる偏波データを基に,地上ターゲットを精度良く分類・識別することである。今までに確立した4成分(表面,2回反射,体積,ヘリックス)散乱モデル分解手法を実際に取得されたALOS PALSARデータに適用し,最終年度となる今年度は実データを集中的に解析した。
宇宙開発研究機構(JAXA)や資源環境観測解析センター(ERSDAC)から200シーン(500GB)を超える偏波データを頂き,データ解析を継続した。表面散乱を青色,2回反射成分を赤色,体積散乱成分を緑色にカラー合成し,物理散乱モデルを視覚的に理解できるよう工夫を施し,画像を作成した結果,海や火山の火口近くは必ず表面散乱が卓越し青色に表示されること,人工物体のある箇所は赤色が卓越すること,植生は緑色に表示されることなどが分かり,実際の状況をかなり正確に反映していることを見いだした。そして光学画像よりも明瞭に地上の情報が得られることが判明し,その有効性を確かめることができた。これらの解析結果の一部を世界最大の地球科学とリモートセンシング国際会議にて発表した.
|
