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2023 年度 研究成果報告書

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

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研究課題/領域番号 20K12259
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分64040:自然共生システム関連
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 / 植生 / 反射率 / センサ調和 / 大気補正 / 放射量校正 / 植生指数
研究成果の概要

本研究では,地球観測衛星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行った。
まず,植生指数のセンサ間変換理論・アルゴリズムを構築して実証を行い,十分な変換精度が達成できることを確認した。しかし,大気補正レベルが異なるデータ間での変換精度については不十分であり,その問題を解決するため,反射率のセンサ間変換理論・アルゴリズムを新たに構築した。その後,実データによる実証を行い,反射率と反射率から計算される植生指数の十分なセンサ間変換精度を確認し,不確かさ要因を特定した。

自由記述の分野

衛星リモートセンシング

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究で構築したアルゴリズムでは,モデル中の変数がすべて物理的な意味を持ち説明可能である。また,モデル中の変数は各センサデータから個別に計算できることから,いわゆる"学習"に必要なセンサデータのペアが不要である。これにより,通常の回帰や機械学習に比べて計算量の削減が期待できることが示唆される。
現在,仕様や品質の異なる様々な人工衛星が運用されており,これら衛星データから均一な地表面反射率を導き出す取り組みは数多く報告されている。本研究で提案したアルゴリズムは,アルゴリズムの説明可能性,実用性,および計算量低減可能性という観点で当研究分野に一定の貢献を果たすものと考える。

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公開日: 2025-01-30  

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