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リモートセンシング分科会の問題提起

リモートセンシング分科会の問題提起. ・小熊宏之（国立環境研究所） ・村岡裕由 ( 岐阜大学 ) ・奈佐原顕郎 ( 筑波大学 ). 本日の話題. はじめに リモートセンシングの範囲 国内におけるリモートセンシングデータの概要 JBON への貢献のあり方における課題. 明らかにしていくべきこと！. ユーザ側が望むもの、リモセンが可能なもの 直接観測できる生態現象や構造 生態学的な視点・知見を挟むことで間接的に測れる（＝推測できる）. リモートセンシングデータを取り巻く現状. 必要としている直接情報. 必要としている間接情報. 　版　権 データ価格.

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リモートセンシング分科会の問題提起

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Presentation Transcript

  1. リモートセンシング分科会の問題提起 ・小熊宏之（国立環境研究所） ・村岡裕由(岐阜大学) ・奈佐原顕郎(筑波大学)

  2. 本日の話題 • はじめに • リモートセンシングの範囲 • 国内におけるリモートセンシングデータの概要 • JBONへの貢献のあり方における課題

  3. 明らかにしていくべきこと！ ユーザ側が望むもの、リモセンが可能なもの • 直接観測できる生態現象や構造 • 生態学的な視点・知見を挟むことで間接的に測れる（＝推測できる）

  4. リモートセンシングデータを取り巻く現状 必要としている直接情報 必要としている間接情報 　版　権 データ価格 リモセン側（データ提供側) 生態系研究側(ユーザ) 何が存在しているのか？ (アーカイブ情報・利用法) 既存データ アーカイブ 何が必要なのか？ (共通言語の欠如) データの加工 加工内容・要求 カベ 衛星等の 将来計画への反映

  5. １．リモートセンシングの範囲 地球観測衛星 ・1000km以上の観測幅，高頻度（数日） ・低分解能（数百m～） 地球観測衛星 ・数～数百km幅 ・1～数十m分解能 ・低頻度 航空機観測 タワーセンサ ・継続観測 UAV 地上観測 ・検証データ ・詳細観測データ

  6. 日本が世界に誇れるリモセン(9日分科会) • 日本独自の地球観測衛星 • 全天候観測可能な衛星搭載合成開口レーダの観測(JERS-1、ALOS) • 1960年代から全国を定期的に撮影している航空写真（国土地理院、日林協）、最新航空測量技術による精緻な国土情報の集約 • Ubiquitous ・情報技術を活用したネットワーク型センシング(フィールドサーバー) マルチスケールに揃う空間情報 情報を集約するGrid Computing

  7. 地球観測衛星の歴史（日本） ADEOS MOS-1a,b 16m 18m 50m 250，1000m 2.5m,10m 1987～1996年 2006年- 1992-1998年 1996-1997年 2002-2003年 ADEOS-II ALOS 80 85 90 95 00 05 (MODIS) JERS-1 TERRA/ASTER SPOT 1999年- 20m,10m LANDSAT-5 185kmx185km分解能30m

  8. JERS JERS JERS JERS - - - - 1 1 1 1 ADEOS ADEOS ALOS ALOS ALOS ALOS ADEOS ADEOS ADEOS ADEOS - - - - II II II II MOS MOS - - 1a,b 1a,b 16m 16m 18m 18m 50m 50m 250 250 1000m 1000m 2.5 2.5 m m ,10m ,10m ， ， 1987 1987 1996 1996 2006 2006 - - ～ ～ 年 年 年 年 1992 1992 - - 1998 1998 1996 1996 - - 1997 1997 2002 2002 - - 2003 2003 年 年 年 年 年 年 60 60 60 60 60 60 70 70 70 70 70 70 40 40 40 40 40 40 50 50 50 50 50 50 80 80 85 85 90 90 95 95 00 00 05 05 TERRA/ASTER TERRA/ASTER TERRA/ASTER TERRA/ASTER (MODIS) (MODIS) LANDSAT LANDSAT - - 5 5 1999 1999 1999 1999 - - - - 年 年 年 年 185kmx185km 185kmx185km 30m 30m 分解能 分解能 SPOT SPOT SPOT SPOT SPOT SPOT SPOT SPOT 20 20 20 20 20 20 20 20 m m m m m m m m ,10m ,10m ,10m ,10m ,10m ,10m ,10m ,10m レーザ樹高計 レーザ樹高計 レーザ樹高計 レーザ樹高計 レーザ樹高計 レーザ樹高計 航空機用デジカメ 航空機用デジカメ 航空機用デジカメ 航空機用デジカメ 航空機用デジカメ 航空機用デジカメ 日本全体の航空写真撮影の歴史 米軍航空写真撮影 JERS JERS JERS JERS - - - - 1 1 1 1 ADEOS ADEOS ADEOS ADEOS ALOS ALOS ALOS ALOS ADEOS ADEOS ADEOS ADEOS - - - - II II II II MOS MOS MOS MOS - - - - 1a,b 1a,b 1a,b 1a,b 16m 16m 16m 16m 18m 18m 18m 18m 50m 50m 50m 50m 250 250 250 250 1000m 1000m 1000m 1000m 2.5 2.5 2.5 2.5 m m m m ,10m ,10m ,10m ,10m ， ， ， ， 1987 1987 1987 1987 1996 1996 1996 1996 2006 2006 2006 2006 - - - - ～ ～ ～ ～ 年 年 年 年 年 年 年 年 1992 1992 1992 1992 - - - - 1998 1998 1998 1998 1996 1996 1996 1996 - - - - 1997 1997 1997 1997 2002 2002 2002 2002 - - - - 2003 2003 2003 2003 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 年 80 80 80 80 85 85 85 85 90 90 90 90 95 95 95 95 00 00 00 00 05 05 05 05 TERRA/ASTER TERRA/ASTER TERRA/ASTER TERRA/ASTER (MODIS) (MODIS) (MODIS) (MODIS) LANDSAT LANDSAT LANDSAT LANDSAT - - - - 5 5 5 5 1999 1999 1999 1999 - - - - 年 年 年 年 185kmx185km 185kmx185km 185kmx185km 185kmx185km 30m 30m 30m 30m 分解能 分解能 分解能 分解能 林野庁撮影空中写真 国土地理院撮影空中写真 半世紀にわたる画像蓄積がなされている

  9. 日本の衛星による地球観測 • LANDSAT • SARの紹介（JAXAに依頼）

  10. 時系列航空写真の活用

  11. 時系列航空写真の活用 日本国内全国規模では米軍による終戦後の全国撮影を始めとして、1960年代から都市部を国土地理院、森林域を林野庁がそれぞれ撮影を開始 • 写真縮尺 • 　　・林野庁が1/20,000 ＊または1/16,000 • 　　・国土地理院が1/10,000または1/20,000 • 　　　　　＊写真の画枠が23cmの場合、4.6kmx4.6km=2,116haの撮影範囲となる。 • 価格 • 　　・国土地理院は10μmスキャン（モノクロ）で6,000円、 • 20μm（カラー）5,900円 • 　　・林野庁はスキャンプロダクツ無し • 2,910円（日林協） 撮影地域の分担協定図 (白が国土地理院)

  12. 最新の航空機観測センサ • LiDAR • 航空機搭載用デジタルカメラ

  13. Airborne Lidar Systems GPS SATELLITE GPS Grand Station (Light Detection And Ranging) Laser pulse D-GPS: Position of the sensor systems INS (Inertial navigation system): Orientation Return Intensity 600～ 3000m FIRST RETURN Time LAST RETURN

  14. 航空機LiDAR取得範囲(国交省関連)

  15. Pan, RGB and Near-infrared in a single flight RGB= Near-infrared,Red,Green Real RGB

  16. 地上に展開する観測ネットワーク

  17. 地上観測と衛星観測のリンク

  18. 148 102 228 301 衛星分光データの地上検証（PEN） PEN (Phenological Eyes Network) MS700 可視近赤外分光計 MS712 短波長赤外分光計 ADFC 自動カメラ 高頻度・時系列の衛星画像 (MODISなど) 高解像度の衛星画像 地上観測による 分光反射率

  19. 重要な3つのパラメータ 空間分解能（解像度） 対象の大きさは？（数ｍ・・） 観測する範囲（地域・国・・） 時間分解能 毎日、毎月・・・ 過去からの時系列 波長分解能 対象物の特性 色？熱？ 最適なセンサ、プラットフォーム配置 費用対効果

  20. 整理する内容(植生の例) ・空間分解能（対象の大きさ、範囲） ・時間分解能（観測頻度） ・分光分解能（分光波長幅、バンド数；　モノクロ～カラー～マルチバンド～ﾊｲﾊﾟｰｽﾍﾟｸﾄﾙ それに至るまでの植生の生化学的変化

  21. 今後の課題 • 要求内容の明確化、R/Sへの翻訳 • 存在しているデータ、これから取得できるデータの情報提供 • 適用限界の明確化 データセット開発・地理情報化 将来衛星計画、調査計画等への要求

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