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リモートセンシング
測量学実習 第2回
本日の概要
実習の目的
リモートセンシングとは?
概要
リモートセンシングのしくみ
衛星画像とバンド
マルチバンドと解析
IKONOS
ArcGISを用いた解析
使用データ
作業フロー
実習の目的
リモートセンシングについて理解を深める。
衛星画像(LANDSAT TMとIKONOS)を用いて,リモートセン
シングを行い土地の状態を考察する。
リモートセンシング
地球観測衛星等のような無限遠から,対象物に直接触れず
に対象物の大きさや形,性質を観測する技術
観測を行う対象物が反射したり、放射したりしている光等の
電磁波の特性を利用
特徴
– 広範囲を一度に把握できる
– 同じ地域を経年的に観測すること
ができる
– 直接現地に行かなくても,状態を
知ることができる
– 不可視の情報(温度など)を知る
ことができる
地球観測衛星による観測イメージ
データからわかること
地形
土地被覆状況
植生分布
海洋汚染の状況
流氷の状況
オゾン層破壊
火山活動
など
<利用例> 土地被覆状況
植物の多いところが識別しやすい
ように処理した画像
赤色:草や樹木が生えている
灰色:市街地
LANDSAT-2/MSS
リモートセンシングのしくみ
各波長帯における反射・放射の強さが,物質の種類(植物,
土,水等)によって異なる
地球観測衛星には,各波長帯における反射の強さや放射の
強さをとらえるセンサを搭載
可視光線
マイクロ波センサ
地球観測衛星の種類
衛星によって搭載しているセンサーの波長帯が
異なる
LANDSAT
MOS
JERS-1
RADARSAT
IRS
SPOT
ADEOS
ERS
TRMM
IKONOS など
海洋観測衛星1号「もも1号」
衛星によるセンサーのバンド(波長帯)の違い
バンド(波長帯)の特徴
BAND1
(LANDSAT TMの場合)
BAND3
BAND7
LANDSAT TMの各バンドの特徴
BAND
波長帯
特徴・分析
1
450~520nm
土壌と植生との分類,針葉樹と広葉樹との判
別,植生分析
2
520~600nm
植物の活力度
3
630~690nm
陸域と水域の判別,クロロフィルの吸収度の指
標
4
760~900nm
植物活性度の指標,陸水の判別,地形図の
判読
5
1550~1750nm
陸水域の判定,植物や土壌の含水量の指標
6
10400~12500nm
温度測定の指標
7
2080~2350nm 地質における熱水変質地域の識別
バンドの合成(マルチバンド)
複数のバンドをの3つのカラー(RGB)で合成表示
ナチュラルカラー(R3 G4 B2)
植生が緑色に強調
フォールスカラー (R4 G3 B2)
植物域が赤色に強調
トゥルーカラー (R3 G2 B1)
人間の目に近い色
遠赤外線カラー合成(R6 G4 B2)
地表温度が高い所が、赤色に強調
中間赤外カラー合成(R7 G5 B3)
都市域内や植物域内の区分がより詳しく表示
ナチュラルカラー
トゥルーカラー
フォールスカラー
遠赤外線カラー合成
IKONOSとは
米国の軍事技術をベースに開発された地球観測衛星
解像度1m(民生用衛星画像で最高の解像度)
可視光のセンサー(バンド1~3)と近赤外線センサー(バンド4)
イコノスのバンド
バンド
波長帯
Band1
450~520nm
Band2
520~600nm
Band3
630~690nm
Band4
760~900nm
天橋立周辺
ArcGISを用いた解析
使用データ
ArcGISの使い方は、前期「データ処理演習・デザイン演習A」
のレジュメを参照してください
本日の課題
IKONOSのシングルバンド(1つ)およびマルチバンド(フォールスカラー,ナ
チュラルカラー,トゥルーカラーの3つ)の画像をそれぞれ表示したものをA4プ
リント1枚にレイアウトせよ.
また,これらの4つの画像の特徴からそれぞれの画像で判読できる土地被
覆に関して述べよ.(400字)
提出は,画像をレイアウトしたものを上に,論述したものを下にしてA4用
紙2枚をホッチキス止めした状態で景観計画研究室へ提出すること.(た
だし,論述はワープロ打ちのこと)