環境・農業分野におけるリモートセンシングを用いた高精度植生評価手法の開発と適用

环境与农业领域高精度植被遥感评价方法的开发与应用

• 批准号: 06J10929
• 负责人: 粟津 勤
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06J10929/
• 关键词: リモートセンシング; エンドメンバー; 被覆率; ハイパースペクトル; マルチスペクトル; 特異値分解; 拘束条件; ミクセル

汎用性の高いエンドメンバー推定手法の確立のため、マルチスペクトルのシミュレーションデータを用いてエンドメンバーの推定をおこなった。ここでは、少なすぎるバンド数を内挿によって補い、植生と土壌のエンドメンバーが交差する点において、全ての観測スペクトルでも同じ点で交差するという新たな拘束条件を利用することで、精度よくエンドメンバーを推定することが可能であることを示せた。なお、本研究では内挿されたバンド数が30以上のとき、精度よくエンドメンバーが推定された。さらに、マルチスペクトルの実画像データを用いてエンドメンバーの推定をおこなった。その結果、土壌のエンドメセバーにおいて多少の誤差が見られた。これは、バンドの数が少ないことによる拘束力の弱さが原因であると考えられる。しかし、植生のエンドメンバーに関しては精度のよい推定が可能であった。さらに農地よりも汎用性の高い広域環境評価のために、3カテゴリーのミクセルにおいてエンドメンバーの推定をこころみた。植生と土壌と水域という3カテゴリーのミクセルにおいては、シミュレーションデータを用いた場合、頂点拘束条件を使用することで精度よくエンドメンバーと被覆率を推定できた。水域の被覆率は7%程度の誤差に抑えることができ、植生・土壌は1%程度の誤差であった。また、3カテゴリーのミクセルにおいて重要な役割を果たしている頂点拘束条件は、三角形を人為に描くとすると手間がかかる、恣意が含まれる等の問題点があったため、三角形を自動的に描くプログラムを構築した。これにより、ほぼ精度を下げることなく、手間を省き、恣意を取り除いて3カテゴリーのエンドメンバーを推定することができた。次に、ハイパースペクトルの実画像を用いて3カテゴリーのミクセルを対象としてエンドメンバーの推定をおこなった。全体的に値が小さくスペクトル波形に特徴の乏しい水域や、値が小さく水域のエンドメンバーと似ている植生の可視域において僅かに誤差が見られたが、その他の部分ではエンドメンバーを精度よく推定できることが示された。さらに汎用性を高めるため、よりバンドの少ないマルチスペクトルデータの実画像を用いて3カテゴリーのミクセルにおいてエンドメンバーの推定をおこなった。その際、ある程度綺麗な三角形を描けるようなデータの場合は、頂点拘束条件と非負拘束条件、被覆率拘束条件を特異値分解法に組み合わせて使用することでエンドメンバーを精度よく推定できた。しかしながら、データによっては三角形が上手く描くことができず、推定の誤差は大きくなった。この問題を解決することが今後の課題と言える。

为了建立一种高度通用的端元估计方法，我们使用多光谱模拟数据来估计端元。在这里，我们通过插值来补偿太少的波段，并使用一个新的约束，即所有观测到的光谱在植被和土壤末端成员相交的点处相交，结果表明可以进行估计。在本研究中，当内插条带数为 30 或更多时，端元的估计精度很高。此外，使用真实的多光谱图像数据估计端元。结果，在土壤内部观察到了一些错误。这被认为是由于带数少而导致的结合力弱。然而，可以高精度地估计植被的末端成员。此外，对于比农业用地更通用的大面积环境评估，我们尝试估计三类混合的最终成员。对于三类混合：植被、土壤和水，当使用模拟数据时，可以通过使用顶点约束来高精度估计端元和覆盖率。水域覆盖度误差可控制在7%左右，植被和土壤误差在1%左右。另外，在这三类混合中起着重要作用的顶点约束在手动绘制三角形时存在耗时和随意性等问题，因此我们创建了一个自动绘制三角形的程序。因此，我们能够在不影响准确性、节省时间和消除任意性的情况下估计这三个类别的最终成员。接下来，使用真实的高光谱图像估计三类混合的最终成员。水域可见光范围总体值较小，光谱波形特征较少，植被可见光范围较小且与水体端元相似，但其他部分存在轻微误差。事实证明，这是可以做到的。为了进一步提高多功能性，我们使用带较少波段的多光谱数据的真实图像估计了三类混合中的端元。此时，如果数据能够画出一个相当干净的三角形，那么利用顶点约束、非负约束和覆盖约束结合奇异值分解方法就可以准确地估计出端元。但根据数据，无法很好地绘制三角形，导致估计误差较大。未来的挑战将是解决这个问题。