Transcript 講演スライド草案（ppt文書）

リモートセンシング分科会
の問題提起
・小熊宏之（国立環境研究所）
・村岡裕由(岐阜大学)
・奈佐原顕郎(筑波大学)
本日の話題
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はじめに
リモートセンシングの範囲
国内におけるリモートセンシングデータの概要
JBONへの貢献のあり方における課題
明らかにしていくべきこと！
ユーザ側が望むもの、リモセンが可能なもの

直接観測できる生態現象や構造

生態学的な視点・知見を挟むことで間接
的に測れる（＝推測できる）
リモートセンシングデータを取り巻く現状
リモセン側（データ提供側)
生態系研究側(ユーザ)
必要としている直接情報
必要としている間接情報
何が存在しているのか？
(アーカイブ情報・利用法)
既存データ
アーカイブ
何が必要なのか？
(共通言語の欠如)
データの加工
加工内容・要求
カベ
版 権
データ価格
衛星等の
将来計画への反映
１．リモートセンシングの範囲
地球観測衛星
・1000km以上の観測幅，高頻度（数日）
・低分解能（数百m～）
地球観測衛星
・数～数百km幅
・1～数十m分解能
・低頻度
航空機観測
タワーセンサ
・継続観測
UAV
地上観測
・検証データ
・詳細観測データ
日本が世界に誇れるリモセン(9日分科会)

日本独自の地球観測衛星
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
全天候観測可能な衛星搭載合成開口レーダの観
測(JERS-1、ALOS)
1960年代から全国を定期的に撮影している航
空写真（国土地理院、日林協）、最新航空測量
技術による精緻な国土情報の集約
Ubiquitous ・情報技術を活用したネットワーク
型センシング(フィールドサーバー)
マルチスケールに揃う空間情報
情報を集約するGrid Computing
地球観測衛星の歴史（日本）
JERS-1
MOS-1a,b
50m
ADEOS-II
ADEOS
18m
250，1000m
1987～1996年
80
1992-1998年
85
ALOS
16m
90
1996-1997年
2002-2003年
95
2.5m,10m
2006年-
00
05
TERRA/ASTER
(MODIS)
LANDSAT-5
1999年-
185kmx185km分解能30m
SPOT
20m,10m
日本全体の航空写真撮影の歴史
米軍航空写真撮影
JERS -1
MOS -1a,b
50m
ADEOS
250，1000m
1987～1996年
40
40
50
50
60
60
70
70
80
80
1992-1998年
85
ALOS
ADEOS-II
16m
18m
1996-1997年
90
2002-2003年
95
2.5m,10m
2006年-
00
05
TERRA/ASTER
(MODIS)
LANDSAT -5
1999年-
185kmx185km 分解能30m
SPOT
20m,10m
レーザ樹高計
航空機用デジカメ
林野庁撮影空中写真
国土地理院撮影空中写真
半世紀にわたる画像蓄積がなされている
日本の衛星による地球観測


LANDSAT
SARの紹介（JAXAに依頼）
時系列航空写真の活用
時系列航空写真の活用
日本国内全国規模では米軍による終戦後の全国撮影を
始めとして、1960年代から都市部を国土地理院、森林域
を林野庁がそれぞれ撮影を開始
写真縮尺
・林野庁が1/20,000 ＊または1/16,000
・国土地理院が1/10,000または1/20,000
＊写真の画枠が23cmの場合、4.6kmx4.6km=2,116haの撮影範囲となる。
価格
・国土地理院は10μmスキャン（モノクロ）で6,000円、
20μm（カラー）5,900円
・林野庁はスキャンプロダクツ無し
2,910円（日林協）
撮影地域の分担協定図
(白が国土地理院)
最新の航空機観測センサ
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
LiDAR
航空機搭載用デジタルカメラ
Airborne Lidar Systems
(Light Detection And Ranging)
Laser
pulse
GPS
SATELLITE
D-GPS: Position of the sensor systems
INS (Inertial navigation system): Orientation
Return Intensity
600～
3000m
FIRST RETURN
Time
GPS
Grand Station
LAST RETURN
航空機LiDAR取得範囲(国交省関連)
Pan, RGB and Near-infrared in a single flight
Real RGB
RGB= Near-infrared,Red,Green
地上に展開する観測ネットワーク
地上観測と衛星観測のリンク
衛星分光データの地上検証（PEN）
PEN (Phenological Eyes Network)
MS700
可視近赤外分光計
MS712
短波長赤外分光計
ADFC
自動カメラ
高頻度・時系列の衛星画像 (MODISなど)
高解像度の衛星画像
102
148
228
301
地上観測による
分光反射率
重要な3つのパラメータ
空間分解能（解像度）
対象の大きさは？（数ｍ・・）
観測する範囲（地域・国・・）
時間分解能
毎日、毎月・・・
過去からの時系列
波長分解能
対象物の特性
色？熱？
最適なセンサ、プラットフォーム配置
費用対効果
整理する内容(植生の例)
・空間分解能（対象の大きさ、範囲）
・時間分解能（観測頻度）
・分光分解能（分光波長幅、バンド数； モノクロ～カラー～マルチバンド～ﾊｲﾊﾟｰｽﾍﾟｸﾄﾙ
空間分解能
過去の土地被覆、森林植生の状態
現状のマップ（植生分類図）
周辺環境（広域土地被覆、変遷）
植生のフェノロジー（活動時期）
フェノロジーの年変動（気象変化）
植生量（樹高成長、攪乱・・・）の変化
植生種の変化
それに至るまでの植生の生化学的変化
時間分解能
分光分解能
センサ
今後の課題

要求内容の明確化、R/Sへの翻訳

存在しているデータ、これから取得できる
データの情報提供
適用限界の明確化

データセット開発・地理情報化
将来衛星計画、調査計画等への要求