kan12208

MUHAMMAD AKMAL BIN ISMAIL

MODIS観測画像における長期間連続した好天特異領域抽出に関する検討

力丸　厚、高橋　一義

現在、衛星によって地球が観測可能であり、観測された衛星画像が提供されている。衛星画像は環境問題も含め、さまざまな分野で利用されている。例えば、衛星画像より植生の分布を把握することで、食糧問題や生態系、環境問題の原因を知る手がかりになる。広域に分布する植生の分布を瞬時に観測する方法として地球観測衛星によるリモートセンシングが活用されている。しかし、雲域の影響で植生の観測が困難であり、時系列に植生の変化を把握することは難しい。
この問題を受け既往研究者の小林（2011）は、雲域頻度画像を利用し好天特異領域を抽出して、高い時間分解能でのNDVIの抽出を試みた。雲域頻度画像とは、MODISの8日間コンポジット画像の雲域を１年間（46シーン）分重ね合わせ、各地点の雲に覆われる頻度を表したものである。
しかし1年間の雲域頻度画像だと正確な好天特異領域だとは言えない。なぜなら、雲の動きで各年の好天特異領域が変わること、ある年だけ異常に好天特異領域が広いまたは狭いことあるからである。
本研究は長期間連続した好天特異領域抽出の設定方法に取り組み、NDVI抽出に適した好天特異領域の検討をした。好天得意領域は長期間で好天の割合が高い領域とし、その抽出方法として、衛星画像から雲頻度画像を作成し、12年間の低雲頻度領域を抽出について検討した。
MODISの８日間コンポジットの画像を利用して作成した雲域頻度画像によって、2000～2011年の3年、6年、12年分のタイ国のNDVI抽出に適した好天特異領域抽出を検討することが出来た。NDVI抽出に適した面積と好天特異領域設定値の小さい、探索することが難しい、12年分の好天特異領域抽出を検討するごとが出来た。好天特異領域抽出と農地領域を合成したことで、乾季作、雨季作ともに作物の植生指標の変化を捉えることができた。

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