【研究分野】自然共生システム

【研究領域課題番号】16H02991 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

高層湿原 / 生物多様性ホットスポット / 植物群落分類 / 衛星リモートセンシング / ドローン空中写真 / 衛星リモートセンシングデータ / 高層湿原植生 / ホットスポット / 超多重分光画像 / 超高解像度空中写真 / 生物多様性ホットスポット保全 / 釧路湿原 / 精細植生図 / リモートセンシング / エンドメンバー推定 / 多重分光衛星画像 / 広域湿原植物群落分類 / 生物多様性スポット / 植生変化 / 環境モニタリング / 植物群落変化

【研究成果の概要】

本研究は、生物多様性ホットスポットである釧路湿原の高層湿原を対象にして， ①高層湿原のUAVカラー空中写真による複数年分の詳細植生図作成し経年変化を分析した。②次に複数年次に観測した衛星画像間の画像変化検出を行い、衛星画像上の変化はUAV植生図の変化範囲と対応していることを確認した。③最後にUAV植生図から得られる衛星画像データのピクセルの地上瞬時視野内の植物群落面積率から、植物群落分類のための分光反射特性（分類教師データ）の推定を試み、UAV詳細植生図は分類用参照データとして利用可能であり、ハイパースペクトル衛星リモートセンシングによる湿原全体の詳細植生図作成が可能であると結論付けた。

【研究の社会的意義】

自然環境の保全には定期的に詳細な植生図を作成し、その経年変化から自然環境の変化を監視することが重要である。希少な植生の分布の変化は自然環境の変化を反映するため、植生図の変化から具体的な保全策が立案できるからである。本研究でUAV空中写真から作成する詳細植生図が衛星リモートセンシングデータ解析のための参照データとなり得ることを示したことは、貴重な自然生態系を呈している広大な釧路湿原全体の詳細な植生図を、地上解像度が異なる低高度UAV空中写真と衛星リモートセンシングデータを用いて省労力で迅速に作成する技術の開発に直結する成果である。本成果は広範な自然生態系保全に役立つ基本技術となり得るものである。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)

【研究分野】資源保全学

【研究領域課題番号】24310169 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

湿原生態系保全 / リモートセンシング / 環境モニタリング / 湿原群落分類 / 最適空間解像度 / 群落変化 / 生態系保全 / 湿原植物群落 / 釧路湿原 / 高層湿原 / 資源保全 / 植物群落

【研究成果の概要】

本研究では，釧路湿原保全策の提案を最終目標としてリモートセンシングの最適観測諸元を明らかにした．研究対象地域の高層湿原地域の観測に必要な空間解像度は，独自の精細高層湿原植物群落図を用いた空間解析の結果，高層湿原植物群落の詳細な目視判読のためには1cm程度の地上空間解像度が必要である．植物群落図の作成のためには 10cm～30cm程度の地上解像度が必要であることを明らかにした．最適観測時期は，スゲ類の開花時期の6月下旬から7月中旬であることが明らかになった．しかし，最適観測スペクトル波長帯については明らかに出来なかった．高層湿原の最適観測スペクトル波長帯については,今後，解明する必要がある．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31

【配分額】17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)

【研究分野】広領域

【研究領域課題番号】11691147 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

環境モニタリング / 東アジア地域 / 植生 / リモートセンシング / 現地調査 / スペクトル特性 / 観測距離

【研究成果の概要】

森林は,地球上の生物の生存環境を保つ上で重要な役割を演じている。最近,東アジアでは,森林が人為的や環境変化などの理由により年々減少していると言われているが,その定量的な解析は十分に行われていない。本研究では,1.まず,特定の地域における植生について,人工衛星によるリモートセンシングならびに現地調査を行うことにより,リモートセンシングのグランドトルース(Ground truth)を確立する。2.次に東アジア地域の植生の広範囲な時空間解析をリモートセンシングにより行う。ことを目的として,東アジアの研究者が共同で,現地調査と討論を行った。
(I)日本における植生調査ならびに研究打ち合わせ
植生のリモートセンシングのグランドトルースを確立するために,中国の研究者および韓国の研究者を招聘し,現地植生調査と研究討論を行った。
1.本学メインキャンパスの森林域にて,植物の種類ごとのスペクトル特性を測定した。
2.ランドサットTMデータを購入し,センサごとの解析を行った。
3.地上の観測データと衛星データとの対応を検討した。
4.植生に関する研究者および市民に対し研究内容を公開し,討論するためのシンポジウムを開催した。
(II)中国における植生調査のための資料収集ならびに研究打ち合わせ
中国において植生調査ならびに研究討論を行った。
1.中国森林科学研究院の衛星画像解析装置等の視察を行った。
2.内モンゴル地区において樹木および草原のスペクトル特性を測定した。
3.中国科学院にて植生調査の資料を収集するとともに中国の研究分担者と討論した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1999 - 2001

【配分額】7,300千円 (直接経費: 7,300千円)

【研究分野】生物環境

【研究領域課題番号】09556056 (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 / 環境モニタリング / 係留気球 / スペクトルメータシステム / 分光反射特性 / 樹高推定 / 生態系のバイオマス / ステレオ空中写真 / 湿地域の植生タイプ / 植生の分光反射特性 / 群落の反射スペクトル / マルチスペクトル反射 / 可視光域 / 近赤外域 / 方向性分光測定 / 地球環境のモニタリング / キャノピ-生理特性 / 空中写真撮影システム / 植生図 / ステレオ写真

【研究成果の概要】

地球環境のモニタリングは種々の形で進められている。マクロな調査としては衛星リモートセンシング画像解析が多くの研究者によって、また、ミクロ的なフィールド調査としては熱帯林、あるいは砂漠での環境モニタリングが精力的に行われている。しかし、これらマクロおよびミクロ的研究の結びつきは必ずしも有機的に行われているとは言いがたい。衛星データによる面としての研究、地上部における気象観測・生態調査のような点としての研究、これら両者の研究を結びつける必要がある。そこで本研究では、係留気球を用いた、多段型リモートセンシングシステムを開発することを目的として研究を行った。次に主たる研究結果を示す。
1) キャノピー生理特性の推定:スペクトルメータシステムの開発を行った。
測定波長域としては500nm〜1、000nm、測定周期2〜3nS、測定視野300mで直径30mのスポットを持ち、気球に掲載可能なシステムの開発を行った。開発したスペクトルメータシステムを用い、植生タイプごとの分光反射特性と、植物生産構造の特性との関係を明らかにした。類似した草冠の種判別には、鉛直方向よりも斜め方向からの分光反射が有効になることが分かった。すなわち、分光反射測定方向を選択すれば、湿原タイプごとの植生の判別が可能になることが明らかになった。
2) 生態系のバイオマスの推定:気球から撮影したステレオ空中写真を用いて、地表面の凹凸情報を解析し、生態系内の各樹高を求め、その生態系のバイオマスを推定する解析用アルゴリズムの開発を行った。本システムを用いて、樹高24m平均の自然林における、各樹木の高さの推定を行った。その結果、2〜2.5mの誤差で各樹高が推定できることが明らかになった。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1997 - 1998

【配分額】13,500千円 (直接経費: 13,500千円)

【研究分野】林学

【研究領域課題番号】63860018 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

リモ-トセンシング / 地理情報システム / 森林調査 / FREDAM / 環境モニタリング / 森林管理 / 林型区分 / 樹冠疎密度 / CVA解析 / テクスチャ-解析 / 衛星画像 / GIS(地理情報システム) / 林分構造 / 生態モデル / 天然林 / データベース / リモートセンシング / TMデータ

【研究成果の概要】

1.天然林の資源・環境管理と地理情報システム(GIS)
森林資源情報,森林管理情報,地沢情報のような数値情報と,森林基本図,林相図,土壌図などの図形情報から成る地理情報システムを作成し,このGIS情報と現地情報,リモ-トセンシング情報との照合を行った。
ついで,リモ-トセンシング情報を統計処理・画像処理するための,天然林の資源,環境モニタリングシステム・FREDAM(Forest,Remote Sensing Data Analysis System)を作成し、東京大学秩父演習林と北海道演習林の森林に適用した。
2.資源・環境モニタリングの設計とその天然林への応用
秩父演習林の森林については,1984,1987,1988年の3時期のランドサット・TMデ-タを用いてCVA(Change Vector Analysis)解析を行った結果,国道開設に伴う森林伐採箇所や河川の埋め立て地を検出することができた。また,北海道演習林の天然林を対象に,テクスチャ-解析により林型区分を行ったところ,この手法が樹冠疎密度区分に有効であることが確認された。さらに,1990年に撮影されたSPOTのパンクロマチックデ-タ(解像度10m)とマルチスペクトルデ-タ(解像度20m)をRGBーHRV変換を使って合成し,5万分の1のカラ-衛星画像マップを作成した。この図では,広大な演習林の森林状態が詳細に表現されており,誰にでも森林環境を把握することが可能である。
3.残された問題点と今後の課題
技術的には,雲や影による衛星情報の損失の問題,各センサの特質の解析などがある。また,資源調査、環境モニタリングシステムを森林管理の中核に位置づけるための,体制づくりとものの見方の転換が必要である。

【研究種目】試験研究(B)

【研究期間】1988 - 1990

【配分額】9,400千円 (直接経費: 9,400千円)