| 研究課題/領域番号 |
25292154
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
細井 文樹 東京大学, 農学生命科学研究科, 准教授 (80526468)
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| 研究分担者 |
清水 庸 東京大学, 農学生命科学研究科, 助教 (00323486)
大政 謙次 東京大学, 農学生命科学研究科, 教授 (70109908)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 可搬型ライダー / 多偏波SAR / 群落構造パラメータ / プラットフォーム / Unmanned Aerial Vehicle / リモートセンシング |
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| 研究概要 |
当初の計画通り、まずは地上にて可搬型ライダーにより森林群落を計測した。この計測データから得た森林群落の構造パラメータとSARデータとの相関をとって広域推定を行うにあたり、ライダーデータから推定したパラメータの精度をできるだけ高くする必要がある。そこで本年は可搬型ライダーデータにボクセルモデリングを適用し、バイオマスや葉傾斜角、葉面積密度の空間分布推定を高い精度で行える方法を開発、実測値との比較によってその妥当性を実証した。対象としては森林に加え、水田の計測も行い、作物の構造パラメータ抽出のためのデータ取得を終了した。ライダーデータと相関をとるSARデータについては、SARデータ単体での検討を行った。具体的には、Lバンド多偏波データを用い、水田や森林、都市などを分離する方法を開発した。ここで、多偏波データとして全偏波モードと二偏波モードを用い、それぞれのモードでの情報抽出方法を開発した。さらに多偏波データと単偏波データとの比較を行い、情報抽出における偏波の影響を明らかにした。このように本年はライダーデータ、SARデータそれぞれ単体で森林群落構造に関する情報を精度よく抽出する方法を見出すことができた。
データ測定効率向上のためのUAV（Unmanned Aerial Vehicle）搭載ライダーの開発については、UAVの選定・購入を完了し、まずはデジタルカメラを搭載し、テストフライトを遂行し、飛行時やデータ取得時の問題点の有無を明確にした。この知見をもとに、UAVにスキャナを搭載するための装置や装備の選定・設計指針を得ることができた。また、車載型ライダーについて、実際の森林での運用を検討、問題点を明らかにした。その他、地上での計測効率向上のために様々なスキャナを調査し、森林計測に有効と考えられる機種や方式を見出すことができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
地上でのライダー計測による森林群落構造パラメータの推定方法に大きな改善が見られた点と、広域推定のためのSAR画像解析において、群落構造情報の抽出方法を見出せたため。
UAVと車載ライダーについても、問題点が明確化され、それによって装置設計の指針が得られたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
UAV搭載型ライダーの装置開発については、姿勢情報、位置情報、スキャンデータの統合処理が必要で、その方式は複数あるため、どの方式がいいか検証を行い、最適セッティングを見出していく。また車載ライダーについては、サイズの問題から森林内での運用が難しいため、替わりとしてより軽量コンパクトで小回りのきく可搬型スキャニングライダーの開発を検討し、森林での運用可否を見極めていく。こうした装置開発と並行して、実際の森林や圃場での計測を行い、装置の検証とデータ取得を併せて行っていく。
得られた可搬型ライダー、UAV搭載型ライダーのデータをもとに、森林や圃場の3次元構造パラメータ空間分布マップとSARデータの相関関係を検証していく。SARの散乱強度及び偏光成分をもとにしたポラリメトリック解析などを行いながら、３次元構造パラメータとSARデータを関連付けていく。さらにCバンドやXバンドなど、異なるバンドのデータも利用し、バンドの違いが構造パラメータ抽出に及ぼす影響についても検討する。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
スキャナをUAVに搭載するためには、最適な方式の検討と機器の選定が必要であるが、様々な方式があるために事前の入念な検討が必要であり、この検討に時間を要したために、機器の購入と設置まで至らず、その購入とセットアップ代金が次年度使用額ととなった。
また、データの購入についてはXバンドSARのアーカイブ品が少なく、これを入手するためには新たにデータ取得を行う必要があるが、事前検討を行っているためにその購入代金が残った。
H26年度はUAV搭載ライダーの方式と機器の選定を済ませ、次年度使用額を用いて装置の購入を行う。データについても、新規にデータ取得を行い、購入する。
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