2018 Fiscal Year Annual Research Report
合成開口レーダを利用した圃場情報の取得に関する研究
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18J20030
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
山谷 祐貴 北海道大学, 農学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 写真測量 / 農業土木 / 地理情報システム / 生育モニタリング / 作物分類 / 合成開口レーダ / 光学センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，次の2点の研究を実施した。
1. C, L バンドSAR画像を利用した圃場情報の把握に関する研究
これまでの研究では，XバンドおよびCバンドのSARデータを使用した作付作物の分類を行ったところ，Cバンドの方が高い精度を得られ，両者の併用でさらに精度が上昇することを示した。本研究では，これまで作付作物の分類において特に高い精度を得られたCバンドのSARデータに，LバンドのSARデータを併用して分類を行った。その結果，CバンドとLバンドを併用した場合，1時期の画像であればいずれか一方を使用する場合より高い精度を得られたため，両者を併用する意義があった。しかし，複数時期の画像を使用した場合は，Cバンドのみで十分高い精度が得られた。ただし今回は8月以降のLバンドデータしか使用できなかったため，より早い時期のLバンドのデータを使用することで，さらに高精度な分類を行える可能性もあり，検討が必要である。
2. RADARSAT-2および光学センサを併用した水稲の生育状況推定
将来的に高い精度で水稲の生育状況を推定していくことを目指し，CバンドのSARおよび光学センサを併用して水稲の生育状況を推定するための検討を行った。これらの衛星から得られる変数を説明変数とし，水稲の生育を示す7種類の生育パラメータを目的変数として，重回帰分析からモデル式を作成した。その結果，SARのみの使用では4種類の生育パラメータで0.8を超える決定係数が得られた。また，光学センサとSARの併用から，6種類の生育パラメータでさらに高い決定係数が得られた。特に，4種類の生育パラメータでは0.9を上回る高い決定係数が得られた。したがって，CバンドSARから取得された変数から，高精度に推定できるモデルが作成された。また，SARと光学センサを融合させることにより，さらなる精度の向上が見られ，良好なモデルの作成が達成された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度はまず，研究を進めるうえで必要となる野外現地調査の実施を順調に行った。本年度の研究に必要となるデータの収集だけでなく，来年度以降の研究に関するデータの収集も行うことができた。また，CバンドやLバンド，光学センサなど，様々な衛星データを入手し，これらから様々な変数の算出を行い，さらに新しいアルゴリズムに適用させることにも成功した。
研究成果としては，本年度実行予定であった3つの研究のうち，「RADARSAT-2および光学センサを併用した水稲の生育状況推定」を特に順調に進めることができた。また，来年度以降行う予定であった「C, L バンドSAR画像を利用した圃場情報の把握に関する研究」を先に取り掛かることもできた。どちらも十分なデータは確保できていない状態にあるため，今後も発展させて研究を続ける予定である。一方で，本年度取り組む予定であった「撮像方向の異なる衛星データを使用した作付作物の分類」や「過年度のデータを教師データとして使用した作付作物の分類」などの研究は，ある程度進めてはいるものの，必要となるデータの取得に時間がかかり，かつ十分なデータ整理が行えなかったため，予定より順調に研究が進められなかった。
研究発表としては，農業農村工学会全国大会，農業農村工学会北海道支部会，写真測量学会北海道支部会の3学会でこれらの内容に関する口頭発表を行った。その中でも農業農村工学会北海道支部会では支部会賞を受賞することができた。また，学術論文としてはこれらに関する内容の査読論文を1編，査読なし論文を1編投稿した。さらに査読論文はもう1編投稿予定である。これらの発表も予定通り順調に行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究でも，引き続き①高精度かつ効率的な作付作物の分類と作目数の細分化の検討，②含水率や自然草高などの作物生育情報の取得と推定，③これらの結果をもとにした，収量予測および収穫適期予測への適用可能性，の3点を目的として研究を行う。特に次年度は，これらの目的に沿った次の3点の研究を軸とする。
1.撮像方向の異なる衛星データを使用した作付作物の分類および生育状況の把握：合成開口レーダには，アセンディングやディセンディングとよばれる，撮像方向の異なるものが存在する。目的①②の一環として，これらを併用した分類や生育状況の把握を行う。分類に関しては，精度の差異について比較をする。生育状況の把握については，それぞれの精度の差異を比較するだけでなく，両者を併用した場合の精度も比較する。また，それぞれの撮像方向による結果の比較や，差異の考察をする。
2.過年度のデータを教師データとして使用した作付作物分類：目的①の一環として，新たな教師データを作らずに過去のデータを教師データとする分類から，精度の評価や適用可能性を検討する。過年度のデータをもとにしたアルゴリズムを用いて，次年度のデータで作付作物の分類を行う。
3.合成開口レーダを利用した甜菜糖量の予測：目的②③の一環として，合成開口レーダから得られる変数を用いて甜菜の糖量を推定・予測する。まず，一部の圃場のデータを用いて糖量を説明変数とした重回帰等のモデルを作成し，そのモデルから他の圃場の糖量を推定できるか検討する。
データの取得を行うため，年10数回程度の野外現地調査も引き続き行う。また，以上の研究結果をもとにした口頭発表を各学会で2～3回程度行う。並行して，今年度の研究成果をまとめ，新たな査読付き論文を1～2編程度投稿する。
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