| 研究課題/領域番号 |
25292154
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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 – 2017-03-31
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| キーワード | Unmanned Aerial Vehicle / プラットフォーム / リモートセンシング / 可搬型ライダー / 多偏波SAR / 群落構造パラメータ |
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| 研究実績の概要 |
SAR画像の解析に関しては、昨年までは対象の構造によってどのような散乱過程をとるのかという視点で構造ごとの散乱強度の分離を行い、この情報をもとに樹種分類を可能とする方法を考案した。本年はこの方法を針葉樹、広葉樹が混在する森林データに実際に適用し、その精度検証を行った。エントロピーα分解、3成分分解、4成分分解など複数の分離方法を比較し、最も精度よく分離できる方法を見出し、SARによる樹種分類方法の可能性について知見を得た。UAV搭載ライダーの開発については、搭載する小型ライダーのスキャン方式に基づき、得られたデータを対象全体の３D画像にするアルゴリズムの設定とUAVに搭載可能な軽量データ記録装置類と電気系統の選定と実装をすませた。本装置の精度検証やフィールドテストはまだ十分に終了していないが、得られたデータから樹木の構造パラメータの取得が可能であることが示された。この装置はUAVへの搭載だけでなく、地上でも車両や人が持って踏査することで３D画像取得可能であり、昨年から検討していた地上での小回りの効く小型可搬型スキャニングライダーとしての使い方もできることがわかり、効率よく装置開発を行うことができた。ライダーデータから植物の構造情報を引き出す方法については昨年に引き続き検討を行い、葉面積密度や葉傾斜角の抽出および解析法について対象を変えた検討を行うことで、方法論の適用性を広げることができた。
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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
UAV搭載ライダーの開発については、機器の発売が遅れたことによる影響があるが、SARとライダーデータの解析方法については対象に基づいたより実効性のある方法が見出せ、かなりの進展があった。
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| 今後の研究の推進方策 |
SARデータの解析については、構造要素ごとの信号の分離について進展しているが、今後はより詳細な植生の構造情報を分離すべく、散乱モデルの改良を進めていく。地域や植生タイプを変えた場合の精度検証など、より実用的な解析方法を検討していく。地上での植生構造をSARの散乱解析へ組み込んでいくために、UAVライダーや地上小型ライダーの地上植生データが必要となるため、本装置によるデータ検証やフィールド運用方法の確立を急ぐ。特に精度検証を行うフィールドとなる圃場、森林については作物や植生の分布や地形などが場所によって異なるため、タイプの違う場所での検討と、その違いが精度や測定効率にどのように影響するかを検証していく。そのほか、ライダーデータからより有益な構造情報を取得する方法やデータ解析方法の検討は対象植物を変えながら引き続き継続していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究を進めるうちにUAV搭載ライダーの性能に関する要求水準が明確となったが、既存品ではその要求を満たすものがなく、H26年度末にようやく要求水準を満たすライダーが販売され、購入することができた。これを用い、H27年度は電気系統の実装とアプリケーションの開発まで行ったが、フィールドテストによる検証と装置改良、その後のデータ取得はH27年度内には完了しなかったため、H28年度にこれらを行うために次年度使用額が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
フィールドテストによる検証と装置改良、その後のデータ取得を進め、予算を使用していく予定である。
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