衛星観測と地上観測の統合利用による土地被覆の変動解析および予測

综合利用卫星和地面观测进行土地覆盖变化分析和预测

基本信息

批准号：
08J01376
负责人：
本岡毅
金额：
$ 1.15万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

1. 通过高波长、高时间分辨率的地面观测，了解各类地表的光谱特征继去年和前年的基础上，我们将继续了解各类地表和天空的光谱特征（通过高光谱光谱仪）地表状况（使用定点自动摄像机）在自动计算机控制下每天连续进行观测。观测工作顺利进行，我们获得了开发和验证本研究提出的光谱指数GRVI（绿红植被指数）的植物物候检测算法和土地覆盖分类算法所需的数据。我们还使用获得的地面数据研究了由亚像素大小的云引起的噪声。结果发现，虽然传统上广泛使用的光谱指数（NDVI）具有较大的噪声成分，但其他指数（特别是利用近红外和短波长红外波长范围的NDWI和LSWI等指数）几乎没有产生任何噪音。这表明通过选择合适的光谱指数可以有效地利用时间序列信息，是开展本研究的重要发现。 2.利用光谱指数时间序列变化信息进行土地覆盖分类我们构建了一种基于光谱指数时间序列变化特征的土地覆盖分类算法（8天合成，大气校正）。目标地区是日本。目前，我们正在利用现场勘察信息进行验证和算法改进。