時系列光学衛星データに合成開口レーダを組み合わせた熱帯林のモニタリング手法の開発

开发结合时间序列光学卫星数据和合成孔径雷达的热带森林监测方法

基本信息

批准号：
18J12647
负责人：
志水克人
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

熱帯における森林減少・劣化は、炭素循環・生物多様性に大きな影響を及ぼすことからその把握が重要となる。本研究では、時系列光学衛星データと合成開口レーダを組み合わせた熱帯林における森林変化推定の手法を検討し、その精度を評価することを目指した。森林減少・劣化の著しいミャンマーの熱帯林を対象とした。昨年度時点では、森林撹乱・回復の推定に有用な指標を時系列光学衛星データから抽出し、時系列光学衛星（Landsat 8）データと合成開口レーダ（Sentinel-1）データを組み合わせた森林撹乱推定手法の検討を行っていた。当該年度では、これらの結果をもとに、光学衛星データと合成開口レーダを組み合わせて森林撹乱推定する際のモデルを改良し、また、より広範囲での精度評価を実施した。結果、森林撹乱推定の全体精度は83.6%となり、それぞれの衛星データを単独で利用するよりも精度が高くなることを示した。また、森林撹乱発生から検知までに要する時間も短くなった。伐採や焼畑、人工林化などの森林撹乱に与える要因に応じて、推定精度は異なり、特に小規模な撹乱は検知するのが難しい傾向があった。これらの森林撹乱要因の推定に関して、より長期間の2000-2018年の対象地全体の森林撹乱要因も推定した。過去のデータ取得の問題から、光学衛星のみを解析に利用し、全体精度92.4%で対象地内の森林撹乱要因を7種類に分類しマッピングすることができた。熱帯林においては、森林撹乱を迅速に検知し、その森林撹乱がどのような要因で引き起こされたかを把握することが森林減少・劣化の緩和の対策を講じる上で重要となる。本研究での結果から、光学衛星データと合成開口レーダの融合利用がこれらに有用であると考えられた。

了解热带地区的森林砍伐和森林退化非常重要，因为它对碳循环和生物多样性具有重大影响。在本研究中，我们研究了一种结合时间序列光学卫星数据和合成孔径雷达的热带森林森林变化估计方法，并旨在评估其准确性。目标是缅甸的热带森林，那里的森林砍伐和退化严重。截至去年，我们开发了森林扰动估计方法，从时间序列光学卫星数据中提取估计森林扰动和恢复的有用指标，并结合时间序列光学卫星（Landsat 8）数据和合成孔径雷达（Sentinel- 1）正在考虑数据。本财年，基于这些成果，我们结合光学卫星数据和合成孔径雷达改进了森林干扰估算模型，并在更大范围内进行了精度评估。结果，森林扰动估计的总体精度为83.6%，表明精度高于单独使用各卫星数据。此外，从森林干扰发生到检测所需的时间也缩短了。估计精度根据影响森林干扰的因素而变化，例如伐木、刀耕火种、人工林种植等，而小规模的干扰往往特别难以检测。关于这些森林干扰因素的估计，我们还估计了整个目标区域2000-2018年较长时期内的森林干扰因素。由于过去的数据采集问题，仅利用光学卫星进行分析，团队将目标区域的森林干扰因素分类绘制为七类，总体准确率达到92.4%。在热带森林中，快速检测森林扰动并了解造成森林扰动的因素非常重要，以便采取措施缓解森林砍伐和森林退化。这项研究的结果表明，光学卫星数据和合成孔径雷达的结合使用对于这些目的是有用的。

项目成果

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GitHub 中的 R 包

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Detecting Forest Changes Using Dense Landsat 8 and Sentinel-1 Time Series Data in Tropical Seasonal Forests

DOI：
10.3390/rs11161899
发表时间：
2019-08
期刊：
Remote. Sens.
影响因子：
0
作者：
Katsuto Shimizu;T. Ota;N. Mizoue
通讯作者：
Katsuto Shimizu;T. Ota;N. Mizoue

A comprehensive evaluation of disturbance agent classification approaches: Strengths of ensemble classification, multiple indices, spatio-temporal variables, and direct prediction

干扰源分类方法的综合评价：集成分类、多指标、时空变量和直接预测的优点

DOI：
10.1016/j.isprsjprs.2019.10.004
发表时间：
2019
期刊：
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
影响因子：
12.7
作者：
Shimizu Katsuto;Ota Tetsuji;Mizoue Nobuya;Yoshida Shigejiro
通讯作者：
Yoshida Shigejiro

時系列Landsat画像と合成開口レーダを用いた森林変化推定

使用时间序列陆地卫星图像和合成孔径雷达估计森林变化

DOI：
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
0
作者：
大橋瑞江;志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎
通讯作者：
志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎

Google Earth Engineを用いた伐採面積推定の検討

使用 Google Earth Engine 估算伐木面积的考虑

DOI：
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hosokawa Nanae;Isobe Kazuo;Urakawa Rieko;Tateno Ryunosuke;Fukuzawa Karibu;Watanabe Tsunehiro;Shibata Hideaki;田原恒;志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎
通讯作者：
志水克人・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎