人工衛星データ活用のための東アジアの植生調査

• 資料種別: 図書
• タイトル: 人工衛星データ活用のための東アジアの植生調査
• 著者・編者: 村本, 健一郎
• 著者標目: 村本, 健一郎
• 出版事項: 金沢大学自然科学研究科
• 出版年月日等: 2006-03-01
• 出版年（W3CDTF）: 2006-03-01
• 並列タイトル等: Environmental Monitoring in East Asia: Remote Sensing and Forests
• タイトル（掲載誌）: 平成17(2005)年度科学研究費補助金 基盤研究(B)(2) 研究成果報告書 = 2005 Fiscal Year Final Research Report
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2002–2005
• 掲載巻: 2002–2005
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 国際研究者交流; 中国:韓国; 森林; 現地調査; リモートセンシング; International collaboration; China : Korea; Forests; Field survey; Remote sensing
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： NA; 金沢大学自然科学研究科; 東アジア地域の森林は,人為的や環境変化などにより年々減少していると言われている。本研究では,人工衛星によるリモートセンシングならびに現地調査により,植生の定量的評価を行った。また,東アジア各国の研究者と共同で現地調査と討論を行い,植生データ,分析技術,研究成果を共有した。 1.衛星データによる森林の定量的評価方法を開発した。高分解能衛星IKONOSのデータから,森林資源である個々の樹冠を抽出し,GIS用データを作成した。さらに,立木密度の分布パターンを定量化する地球統計学的手法を開発した。また,広範囲のNOAA衛星の3年間のデータを使って,各場所の植生季節変動パターンを分類する手法を開発した。 2.日本だけでなく韓国でも被害が拡大しているナラ枯れの現地調査を行った。中国東北部でブナ科植物の分布状況を調査し,ナラ枯れのリスクアセスメントを行うための基礎調査を行った。高分解能衛星データを使ったナラ枯れ被害の検出技術を開発した。 3.韓国,中国および日本において各国研究者が一堂に会して議論を行い,各自の衛星データ解析技術及び研究成果を共有した。 (1)2004年10月に韓国木甫において開催された東アジア生態学国際会議EAFESで,一つのセッションを企画し,発表を行った。 (2)2005年7月に韓国ソウルにおいて開催された地球科学とリモートセンシング国際会議IGARSSで,一つのセッションを企画し,発表を行った。 (3)2005年10月に中国北京において中国の研究協力者が運営した第9回物理的測定とリモートセンシング国際会議ISPMSRSで発表を行った。 (4)2005年11月に韓国および中国の研究協力者を招へいし,金沢大学でリモートセンシングと森林に関する国際会議を開催した。; The EMEA (Environmental Monitoring in East Asia) project has been designed to promote cooperation in vegetation research with a particular focus on the remote sensing and its ground truth, and consisted of contributions from China, Korea and Japan. It started in 2002, and we had field works, meetings and symposium.1.Analysis of vegetation using satellite dataEnvironmental phenomena often exhibit different characteristics depending on the scale of the observations. To detect environmental changes, determination of spatial and temporal resolution is important. To monitor vegetation characteristics, we conducted research by using of a several kinds satellite remote sensing such as NOAA, Landsat or IKONOS.Temporal change of vegetation was analyzed using NOAA data and spatio-temporal change of vegetation was analyzed using Landsat data. In order to detect individual trees and classify tree species using IKONOS data with 1 m spatial resolution, some image processing techniques were adapted.2.Field research in China and KoreaWe visited northern parts of South Korea in August 2002, northern China in September 2002, and northeastern China in September 2004 and August 2005.3.Organization of international conferences and symposium(1)EAFES (East Asian Federation of Ecological Societies) International Congress, Mokpo, Korea, 20-24 October 2004.Session title : Utilization of remote sensing for monitoring of vegetation change(2)IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Seoul, Korea, 25-29 July 2005.Session title : Utilization of satellite imagery for analysis of vegetation in East Asia.(3)EMEA (Environmental Monitoring in East Asia) International Symposium, Kanazawa, Japan, 28-29 November 2005.Theme : Remote sensing and forests.; 研究課題/領域番号:14404021, 研究期間(年度):2002–2005; 出典：「人工衛星データ活用のための東アジアの植生調査」研究成果報告書 課題番号14404021 (KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）) 本文データは著者版報告書より作成
• DOI: 10.24517/00034745; https://doi.org/10.24517/00034745
• 著作権情報: CC BY-NC-ND
• 関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=70042835; https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14404021/; https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-14404021/144040212005kenkyu_seika_hokoku_gaiyo/
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA