高分解能衛星画像を用いた森林樹冠地図の作成

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 高分解能衛星画像を用いた森林樹冠地図の作成
• 著者・編者: 久保, 守; Kubo, Mamoru
• 著者標目: 久保, 守; Kubo, Mamoru
• 出版事項: 金沢大学理工研究域フロンティア工学系
• 出版年月日等: 2008-03
• 出版年（W3CDTF）: 2008-03
• 並列タイトル等: Production of tree crown map using high resolution satellite imagery
• タイトル（掲載誌）: 平成19(2007)年度 科学研究費補助金 基盤研究(C) 研究成果報告書 = 2007 Fiscal Year Final Research Report
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2006-2007
• 掲載巻: 2006-2007
• 掲載ページ: 45p.-
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 高分解能衛星; 森林工学; リモートセンシング; 森林GIS; 画像計測; 林冠投影図; High resolution satellite imagery; Forest management; Remote sensing; Geographic Information system; Photogrammetry; Tree crown map
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 森林を撮影した高分解能衛星画像を解析して,単木樹冠地図を自動的に作成する手法を開発した.長野県北佐久郡軽井沢町の上信越高原国立公園内で研究分担者が管理している試験林を研究対象とした.現地調査を行い,80m×40mの範囲で林冠の上層部を構成している樹高が約16mから18mの樹木の計約100本について,樹冠の外形および位置を計測した.樹冠の外形は,幹から8方位の樹冠外縁を地上に投影した点と幹との水平距離を計測して8角形とした.各樹木位置の基準となる地点の位置情報をGPS装置で取得し,そこから各樹木の幹の位置も計測した.これらのデータから個々の樹冠の位置と形状を地上に投影して表す林冠投影図を作成した.また,森林の高分解能衛星データから個々の樹冠を抽出する画像処理手法を開発した.対象地域の高分解能衛星データを購入し,自動的に個々の樹冠領域を抽出した.最後に,画像処理結果と林冠投影図を重ね合わせた.高精度の重ね合わせには一方を固定し他方をアフィン行列によって幾何変換する必要がある.この処理には一般的に,複数の地上基準点を画像処理結果と林冠投影図の両方から選択する必要があるが,森林には特徴的な基準点がなく,衛星画像から有効な地上基準点を選択することができない.そこで重ね合わせの精度を示す評価式を提案し,地上基準点を使用しないで高精度の重ね合わせを実現した.重ね合わせた衛星画像から個々の8角形樹冠の領域を抽出した.この樹冠画像と位置を3次元コンピュータグラフィックス技法で処理して,単木樹冠地図を立体的に可視化した.さらに,デジタルカメラを使った森林の3次元計測手法を提案した.; In forest area, there are few landmarks to be ground control points (GCPs) used for registration of satellite images or maps. Additionally, geographic information from the Global Positioning System (GPS) in field measurement survey is insufficient accuracy to identify individual tree crowns from satellite image. In this study, we propose the method of identifying individual Mae crowns from satellite image using field measured data. First, in order to obtain the field measured data, we collected several information of individual trees in the test site. These are the tree stand locations, the distances between the tree trunk and outermost branch in eight directions, the diameter at breast height, and tree species. Then, using the field measured data, we created the projected on-ground crown map which has the location and shape of individual trees. The each shape of tree crown is octagonal. Next, we detected the regions of tree crown from IKONOS panchromatic image using Watershed image segmentation method. The segmented regions were classified to discriminate tree crown using the feature of spectral signature. Finally, we found out individual tree crowns related with field measured data from satellite image. Using a GCP by GPS equipment, we performed roughly registration of the satellite image to the projaied on-ground crown map. For each tree crown in the map, we found out the same tree, which has the highest corresponding possibility to the bee crown in the map, among segmented regions obtained from satellite image. This tree-to-tree matching algorithm was performed using the fitness value of the location and octagonal shape of both tree crowns in image and map. We could obtain the optimum registration by affine transformation of highest fitness value without ground control points. Consequently, we could identify individual tree crowns from satellite image by image-to-map rectification.; 研究課題/領域番号:18580259, 研究期間(年度):2006-2007; 出典：「高分解能衛星画像を用いた森林樹冠地図の作成索」研究成果報告書 課題番号18580259 (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: 10.24517/00055784
• 一次資料へのリンクURL: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=49472&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 著作権情報: CC BY-NC-ND
• 関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=90249772; https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18580259/; https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-18580259/185802592007kenkyu_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