降雪地域用リモートセンシンググランドトルースの確立

• Material Type: 文書・図像類
• Title: 降雪地域用リモートセンシンググランドトルースの確立
• Author/Editor: 村本, 健一郎; Muramoto, Kenichiro
• Author Heading: 村本, 健一郎; Muramoto, Kenichiro
• Publication, Distribution, etc.: 金沢大学工学部
• Publication Date: 2001-03-01
• Publication Date (W3CDTF): 2001-03-01
• Alternative Title: Remote sensing ground truth in snowy areas
• Periodical title: 平成12(2000)年度科学研究費補助金 基盤研究(B) 研究成果報告書 = 2000 Fiscal Year Final Research Report
• No. or year of volume/issue: 1998-2000
• Volume: 1998-2000
• Pages: 102p.-
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: リモートセンシング; グランドトルース; 植生; 樹木の分光特性; 距離の影響; remote sensing; ground truth; vegetation; spectra of trees; effect of distance
• Target Audience: 一般
• Note (General): 森林のモニタリングは、地球環境変化を調べるために重要であり、森林の観測にはリモートセンシングは強力な道具である。森林の状態をモニタリングする従来の方法はより正確であるが、森林の膨大さのために広域のデータを収集するのは困難であるという明らかな欠点がある。衛星リモートセンシングは、そのような広い森林域に最も効果的に活用することができる。しかし、リモートセンシング技術を実用的に成功させるには、手法論や精度などの克服しなければならない問題があるので、リモートセンシング技術を適用する場合には、現地調査が不可欠であるといえる。 本研究では、まず、実際の地上データと衛星からのデータとの対応を決定するための実験計画を立てた。樹木観測のための調査は、金沢大学角間キャンパスの駐車場で行った。比較のデータとして、衛星データと分光放射計によるデータを用いた。樹木の分光放射特性は、分光放射計を用いて、3つの異なった距離、すなわち、 1)個々の葉、2)40mの距離からの1本の木の葉の集合、3)ヘリコプタからの種々の異なった木の集合、のそれぞれについて、観測点から測定対象までの距離による分光放射特性の変化を測定した。 これらの成果は、衛星データを用いた植生被覆率のモデルの作成へ発展することができ、実際の地上データと衛星からのデータとの対応が決定すれば、このモデルを日本全体に適用することが可能となる。 Forest monitoring is important to assess global environmental changes, and remote sensing is a powerful tool for observing the forest environment. Usually the traditional way of monitoring the conditions of forests provides more accurate and precise results. An obvious disadvantage of this method is that because of the vast nature of forests, data over large areas is difficult to obtain. Satellite remote sensing can be applied most effectively in monitoring such large forested areas. However, there are problems in methodology and accuracy to overcome for the technique to be utilized successfully. Therefore, it is emphasized that field work remains essential when applying remote sensing techniques. To achieve the project goal, the experiment was designed to determine the relationship between ground data and the estimate from satellite data. Test site for remote sensing of trees was located around a parking lot at Knazawa University, Kakuma Campus. Data from Landsat and a portable spectrometer was used. We measured the spectra of trees at three different distances and scales using a portable spectrometer : 1) individual leaves, 2) part of a tree seen from a distance of 40 m, 3) mixture of several different trees seen from a helicopter, and investigated how the data changes during the scaling up of the measurement. A model will be constructed to estimate vegetation coverage from satellite data. After determination of the relationship between ground data and the estimates, this model will be applied to wide areas of Japan.; Forest monitoring is important to assess global environmental changes, and remote sensing is a powerful tool for observing the forest environment. Usually the traditional way of monitoring the conditions of forests provides more accurate and precise results. An obvious disadvantage of this method is that because of the vast nature of forests, data over large areas is difficult to obtain. Satellite remote sensing can be applied most effectively in monitoring such large forested areas. However, there are problems in methodology and accuracy to overcome for the technique to be utilized successfully. Therefore, it is emphasized that field work remains essential when applying remote sensing techniques.To achieve the project goal, the experiment was designed to determine the relationship between ground data and the estimate from satellite data. Test site for remote sensing of trees was located around a parking lot at Knazawa University, Kakuma Campus. Data from Landsat and a portable spectrometer was used. We measured the spectra of trees at three different distances and scales using a portable spectrometer : 1) individual leaves, 2) part of a tree seen from a distance of 40 m, 3) mixture of several different trees seen from a helicopter, and investigated how the data changes during the scaling up of the measurement.A model will be constructed to estimate vegetation coverage from satellite data. After determination of the relationship between ground data and the estimates, this model will be applied to wide areas of Japan.; 研究課題/領域番号:10450158, 研究期間(年度):1998–2000; 出典：「降雪地域用リモートセンシンググランドトルースの確立」研究成果報告書 課題番号10450158 (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: 10.24517/00034827
• Source: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=34840&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
• Access Restrictions: 限定公開
• Rights (production): CC BY-NC-ND
• Related Material: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=70042835; https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10450158/; https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-10450158/104501582000kenkyu_seika_hokoku_gaiyo/
• Data Provider (Database): 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
• Original Data Provider (Database): 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA