【研究領域課題番号】20K06104 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

リモートセンシング / 衛星画像 / ドローン / 分布把握 / k-平均法 / 流体解析 / 風速 / ランダムフォレスト / 画像解析 / 人工衛星 / Sentinel-2 / 植生指標 / 世界農業遺産 / 大崎耕土 / 農村景観

【研究成果の概要】

屋敷林の分布を把握するためのリモートセンシング画像の利用方法として、SPOT6衛星画像を用いた解析方法を提案した。5月上旬に取得された解像度6 m のマルチスペクトル(MS)バンドとNDVI、MSバンドとテクスチャ特徴量、解像度1.5 m のパンシャープンMSバンドとテクスチャ特徴量の3つのデータセットにk-平均法を適用した屋敷林の抽出結果を比較した。各手法において抽出された屋敷林の面積別の抽出精度に着目すると、屋敷林の面積が500 m2未満の場合、パンシャープン画像の解析結果はMS画像の解析結果よりも屋敷林の抽出率が0.2以上高い結果となった。以上の結果により、大崎耕土において500 m2以上の規模の大きい屋敷林分布把握は解像度6 m程度の衛星画像に、小規模な屋敷林を対象としたより詳細な屋敷林分布は解像度 1.5 m のパンシャープン画像にk-平均法を適用した手法が有効であることが示唆された。
三次元気流解析においては、CFD (Computational Fluid Dynamics) に基づく流体解析により検討を行った。本検討では、建物及び居久根の形状は、ドローンを用いた空撮画像を基に作成した数値表層モデルを参考に再現した。居久根は高さ10 m程度で卓越風向側に位置しており、居久根の流体力学的影響は、植生キャノピーモデルを用いて再現した。風速場はLarge-eddy simulationにより風速変動も考慮した。歩行者高さの風速に着目すると、居久根による弱風域は樹木高さの10倍程度風下まで広がっており、敷地内の平均風速が1/4程度に減少した。また、中庭で極稀に発生する強風も1/4程度に低減し、風速の変動が抑えられた風環境が形成される事が分かった。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】環境影響評価(含放射線生物学)

【研究領域課題番号】07041107 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

リモートセンシング / 土地被覆分類 / 時系列データセット / 東南アジア / 自動分類 / 画像解析 / 土地利用 / 分類手法 / 衛星画像 / GPSカメラ

【研究成果の概要】

1)1970年代、80年代、90年代を通じて、インドシナ半島における土地被覆の変化を追跡するデータセットが構築した。衛星画像(ランドサット画像、NOAA画像)によっては雲に覆われている地域、データの欠落している地域があるものの、おおむね全体をカバーできた。
2)分類項目は、森林(常緑林、落葉林)、水田、畑地、草地・裸地、都市域・人工構造物、水域が達成できた。なお、データのメッシュサイズは対象となる分類項目に対して異なり、常緑林、落葉林では、1km四方、水田、畑地などでは500m四方である。
3)上記データセットを対象に精度検証を行い、全体として80%以上の精度を得た。森林が相対的に高い精度であり、畑地、裸地が比較的低い(両者の区別に問題あり)結果となった。なお、精度検証のために、10カ所の検証地区を選び、衛星画像や既存の地形図、その他のレポート等を利用して、目視判読だけをもちいた土地被覆・土地利用分類データを作成した。これらの検証地域は、ほぼランドサット画像一枚分(180km四方)であり、70年代から90年代までを時系列的に網羅している。
4)また、部分的な精度検証のために、現地調査によって収集された地上写真をデータベースとして構築した。このデータ作成にあたっては、千葉大学が開発したソフトウェアを利用した。
5)上記データセットを作成するための手法、および情報システムが体系的に整備された。すなわち、ランドサット画像などを対象とした画像モザイク作成システムと、土地被覆分類システムである。
6)検証用データも含めて、上記データセットは現在、CD-ROM出版、およびウェブによる公開を行うべく、編集中である。また、データ利用のために必要な資料(分類手法などに関する資料)も作成中である。

【研究種目】国際学術研究

【研究期間】1995 - 1997

【配分額】9,100千円 (直接経費: 9,100千円)