著者

佐々木 謙治 伊地智 幸一 町田 宏隆 鹿志村 修

出版者

宇宙太陽発電学会

雑誌

宇宙太陽発電 (ISSN:24321060)

巻号頁・発行日

vol.6, pp.22-25, 2021 (Released:2021-03-10)

参考文献数

3

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(一財)宇宙システム開発利用推進機構は経済産業省の下で,1993年よりSSPSの実現に向けての活動を開始し,現在2007年度に制定されたロードマップに従い,2050年の実用SSPSの実現を目指しての開発を進めている.現在は2024年からの宇宙実証フェーズ開始に向けて発送電一体パネルの開発,送電部の高効率化並びに長距離送電の実証の作業を実施している.本講演においてはその開発の開始時点から現在に到るまでの状況について簡単に紹介する.

著者

吉田 圭吾 高山 泰一 福原 弘太郎 内田 敦 関根 秀真 鹿志村 修

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.32, no.5, pp.287-299, 2012-11-20 (Released:2013-08-24)

参考文献数

53

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This paper presents a monitoring method for paddy fields with hyperspectral remote sensing images in West Java, Indonesia. The statistical modeling method called sparse reguralization is introduced in two forms, that is, LASSO regression for the rice yield estimation and sparse discriminant analysis for the growth stage classification of rice plants, in order to take advantages of the detailed reflectance spectrum measured by numerous bands and to overcome the difficulties in hyperspectral image analysis such as model overfitting. Results of the experiment with airborne hyperspectral images measured by HyMap indicate that sparse regularization can predict paddy conditions with higher degree of accuracy than several estimation methods commonly used in remote sensing applications, such as normalized difference spectral index, partial least squares, or support vector machines. Besides, the prediction models have a limited number of bands which are expected to be informative to figure out the rice growth situation. The overall error between predicted rice yield of the target area and agricultural statistics is 6.40 %, showing the potential effectiveness of methods described in this paper.