• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 実績報告書

地球観測衛星群による植生ビッグデータプロダクト統融合手法の開発と評価

研究課題

研究課題/領域番号 20K12259
研究機関愛知県立大学

研究代表者

小畑 建太  愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (80758201)

研究分担者 吉岡 博貴  愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (40332944)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード地球観測 / リモートセンシング / 反射率 / 植生指数 / センサ間変換 / 放射量校正 / 大気補正
研究実績の概要

本研究は,地球観測衛星群による陸域植生の正確な時空間変動量の推定に向け,センサやプロダクト生成処理アルゴリズムの不均一性によって生じる植生データプロダクトの系統的な差の低減手法開発と実証を目的としている。本研究課題に関する具体的な取り組みは,植生プロダクトのセンサ間変換手法の開発(理論およびアルゴリズム),実データによる手法の実証,および手法の不確かさ評価である。
本年度は,これまでに開発した線形モデルにもとづく基礎的な手法をベースに,反射率のセンサ間変換理論構築とアルゴリズム開発・評価を進めた。特に,Landsat衛星による評価では,アルゴリズムの正確さに関して多面的な統計的分析を行い,不確かさの要因についても分析した。その結果,既存研究の結果と比較しても十分な変換精度を達成していることが確認でき,不確かさの主な要因を特定した。その後,それら研究成果を国際学術誌へ投稿し,研究期間が終了してから約1ヶ月後(令和6年5月)採録に至った。
期間全体を通しては,まず前半の期間に植生指数を対象としたセンサ間変換理論・アルゴリズムを構築した。その後,気象衛星と極軌道衛星データを用いたアルゴリズムの実証を行い,十分な変換精度が達成できることを確認した。しかしながら,当アルゴリズムは適用範囲が一部の植生指数に制限されるものであった。そこで,後半の期間には,植生指数を求めるために利用する反射率の段階でセンサ調和ができるよう理論・アルゴリズムを新たに構築した。その後,Landsat衛星による実データを用いた実証を行い,十分な変換精度の確認と不確かさ要因の特定を進めた。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Unmixing-based radiometric and spectral harmonization for consistency of multi-sensor reflectance time-series data2024

    • 著者名/発表者名
      K. Obata, H. Yoshioka
    • 雑誌名

      ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

      巻: 212 ページ: 396-411

    • DOI

      10.1016/j.isprsjprs.2024.05.016

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Vegetation seasonality observed in Himawari-8 AHI NDVI time-series data over evergreen broad-leaved and coniferous forests in East Asia2023

    • 著者名/発表者名
      K. Obata, H. Yoshioka
    • 学会等名
      JPGU2023

URL: 

公開日: 2024-12-25  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi