著者

本岡 毅

出版者

筑波大学

雑誌

特別研究員奨励費

巻号頁・発行日

2008

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1.高波長分解能・高時間分解能の地上観測による、各種土地被覆の分光特性の把握昨年度、一昨年度に引き続き、各種土地被覆において分光特性(ハイパースペクトル分光放射計による)や天空・地表面状態(定点自動撮影カメラによる)の観測を、コンピュータ自動制御により毎日継続して実施した。観測は順調に実施され、本研究提案の分光指数GRVI (Green-Red Vegetation Index)を用いた植物季節検出アルゴリズムや土地被覆分類アルゴリズムの開発と検証に必要なデータを取得することができた。また、得られた地上データを用いてサブピクセルサイズの雲によるノイズについて検討した。その結果、従来多く用いられてきた分光指数(NDVI)では大きなノイズ成分が生じる一方で、それ以外の指数(特に近赤外・短波長赤外の波長域を利用したNDWIやLSWIなどの指数)ではほとんどノイズが生じないことがわかった。これは、適した分光指数を選択することで時系列情報を有効活用できることを示しており、本研究を遂行するうえで重要な知見である。2.分光指数の時系列変化情報を用いた土地被覆分類分光指数の時系列変化の特徴から各ピクセルの土地被覆を分類するアルゴリズムを構築し、2001年から2010年までの衛星観測データ(Terra MODIS、8日間コンポジット、大気補正済み)に適用した。対象範囲は日本である。現在、現場の踏査情報を用いた検証とアルゴリズム改良を進めている。

著者

夏秋 嶺 渡邉 学 大木 真人 本岡 毅 鈴木 新一 島田 政信

出版者

社団法人 日本リモートセンシング学会

雑誌

日本リモートセンシング学会誌 (ISSN:02897911)

巻号頁・発行日

vol.37, no.1, pp.1-12, 2017-01-31 (Released:2017-08-23)

参考文献数

20

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In this paper, we evaluate the potential accuracy for the volcanic ash coverage using interferometric coherence of the Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (PALSAR-2) aboard the Advanced Land Observing Satellite-2 (ALOS-2, “DAICHI-2”). In order to detect the disaster affected area from interferometric coherence, we require pre-disaster and co-disaster pairs. That is, we require at least two interferometric archives taken before the disaster in addition to one archive after the disaster. The ideal multi-temporal analysis is performed with of course, highest resolution pairs. However, we do not always have enough number of the archive especially in the early stage of the satellite mission. Here, we use not only Stripmap but also ScanSAR mode archive in order to achieve enough number of pairs. The combination of the Stripmap and ScanSAR archives will help to increase the interferometric pair while it suffers the spatial resolution and coherency. Especially for ALOS-2 PALSAR-2 data, it has not been evaluated the potential accuracy of such Stripmap-ScanSAR interferometry method. In this paper, we use the volcanic eruption event in May 2015 at Kuchinoerabu-jima Island, Kagoshima prefecture, Japan for the case study. We evaluated the proposed method with the truth data which was achieved by manual classification using aerial photography. Experimental results showed that the proposed method marked approximately 91% overall accuracy with 0.64 Kappa coefficients to detect the dense volcanic ash coverage.