| 研究課題/領域番号 |
19K22929
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
大庭 ゆりか 京都大学, 森里海連環学教育研究ユニット, 特定助教 (30816921)
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| 研究分担者 |
伊勢 武史 京都大学, フィールド科学教育研究センター, 准教授 (00518318)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 放射線災害 / リモートセンシング / 森林生態系 / 環境保全 |
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| 研究実績の概要 |
原発事故が自然にもたらしたものは放射性物質だけではない。本研究では、これまで見過ごされてきた「除染」という人間活動が森林生態系に及ぼす影響を、情報学の新技術を適用して評価する。高精細な人工衛星画像データ解析が可能なモデルを開発し、その技術を搭載した自動識別モデルを広域適用に耐えうるものへと発展させる。この技術を用いれば、汚染の影響評価時に、除染という二次的な影響も考慮することができ、より精度の高い環境評価が可能となる。本研究は学術の発展に寄与するだけではなく、現地の森林管理と環境モニタリングを革新する可能性を秘めている。地元の森林管理者、地方自治体、環境省などが定量的・客観的にモニタリングを行うことができ、長期にわたると予測される森林再生計画の現実的な運用への貢献を目指すものである。
第２年度となる２０２０年度は、新型コロナウイルス感染拡大の影響で調査計画の変更を余儀なくされた。本研究が構築を目指す自動識別モデルの開発にはフィールド調査にもとづく検証が不可欠であるが、感染が収まらない京都市から福島県へ出張し調査することは現地の関係者にとって必ずしも望ましいことではないと判断し、フィールド調査を行わずに研究室内での調査を行うこととした。福島県内における原発事故前から事故後にかけての無償の人工衛星観測データを取得し、得られた正規化植生指標(Normalized Difference Vegetation Index：NDVI)を用いて時系列データの変化点検出を行い、森林動態変動を定量化した。また、人工衛星観測のビッグデータを効率的に処理するためのハイスペックコンピュータを調達し、これにより、アメリカの人工衛星MODISの撮影による近年約20年間の観測データを効率的に処理できるようになった。
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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
新型コロナウイルス感染拡大の影響で調査計画を変更した。２０２０年度に実施する予定であった現地調査を延期することとしたため、現地調査データにもとづくモデル検証も延期されることとなった。現地調査にあてるはずであったエフォートをビッグデータ処理技術の開発発展に充てることができたため、研究室内で行う事業は予定どおりに進捗した。
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| 今後の研究の推進方策 |
除染実施区域における森林健全性の検証のため、人工衛星データから除染実施区域に生育する樹木の正規化植生指標(Normalized Difference Vegetation Index：NDVI)を算出する。NDVIは人工衛星から非破壊・非接触で植物の活性を観測するために広く用いられている指標である。原発事故とその後行われた除染は、森林に2回に及ぶインパクトを与えた。人工衛星観測は長期間のビッグデータであり、(1)原発事故前、(2)原発事故後・除染前、(3)除染後の３期間を通して安定したデータが存在する。本研究では、各期間のNDVIを比較することで、原発事故と除染という二つのインパクトの影響を定量的な評価を可能とする。なお、除染の時期はそれぞれの対象地域によってばらつきがある。本研究にとっては、このような「ばらつき」は、むしろメリットである。なぜならば、気象条件は年によって大きく異なることが多いため、森林の変化の原因は気象のせいか？それとも除染のせいか？という問題に答えるのは困難なのが通常だが、除染の時期のばらつきを利用すれば、この原因を分離することが可能である。２０２１年度は、対象地の植生の変動をより精細に記録していると考えられる有償の人工衛星データを取得・解析する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染拡大の影響で調査計画を変更し、フィールド調査およびその成果を持って行う研究事業の実施ができなかった。２０２１年度は、感染対策に最大限の配慮を払いつつ計画に沿った事業実施に努める、また必要な現地調査やデータ解析補助を行う研究補助者の雇用などをふくめて使用計画を検討し、効果的な研究成果の達成を目指す。
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