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衛星データおよびGISを用いた湖沼水質分布予測システムの開発

利用卫星数据和GIS开发湖泊水质分布预测系统

基本信息

批准号：
11750349
负责人：
沖一雄
金额：
$ 1.22万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、河川、湖沼の流域を対象として、流域の土地被覆パターンの違いより汚濁負荷の移動がどのように変動するか、その動態を評価することを目的としている。昨年までの研究成果として、対象流域における植生の面積比率が多く覆われている場合には、湖沼に流入する汚濁負荷量が少ないことを示した。本年度では、衛星リモートセンシングにより、精度良く植生の面積を推定する手法の開発を行った。現在までに空間およびスペクトル分解能の異なった人工衛星の画像データを用いて数多くの植生分布図が作成されている。しかしながら、植生の現状およびその変化を高精度に評価しているとは言い難い。現在の衛星の中では、比較的空間分解能が高いLANDSAT TMでも国土の狭い日本においては、充分な分解能とは言えない。グローバルな観測に有効とされているNOAAAVHRRに関しては、さらに空間分解能が低い。したがって、植生域の面積を精度良く評価するためには、低空間分解能画像の一画素に含まれている様々なカテゴリーが混在したミクセルを分解しなければならない。本研究では、一画素内における植生の被覆率を推定することを目的に、勾配法とマッチドフィルタ法の二手法を提案した。提案した各手法の大きな特徴は、(1)画素内におけるカテゴリー数決定の問題を解決するために、評価対象の植生の分光放射輝度だけを既知情報とし、対象植生の画素内比率を推定すること、さらに、(2)評価対象の植生が画素内に混在しているかを見分ける性能を上げるために、対象植生の分光特性を細かく観測できるハイパースペクトルデータを用いたことである。さらに、従来から植生被覆率の推定に有効とされている植生指標NDVIについても比較、検討した。その結果として、提案した勾配法やマッチドフィルタ法は、新たな画素内植生被覆率推定法としての有効性があることを示せた。

The purpose of this study is to evaluate the movement of pollution load in rivers and lakes. Last year's research results showed that the area ratio of vegetation in the corresponding watershed was more than that in the case of pollution load in the lake. This year, the development of methods for estimating the area of vegetation with good accuracy has been carried out. Now, the spatial resolution of artificial satellites is different, and the number of vegetation distributions is different. It is difficult to evaluate the current situation of vegetation with high precision. Now the satellite is in the middle of it, the spatial decomposition energy of comparison is high, LANDSAT TM is narrow, Japan is in the middle of it, the spatial decomposition energy is full, NOAAAVHRR has low spatial decomposition energy. The accuracy of the area of the planting area is well evaluated, and the spatial resolution of the image is low. In this study, two methods were proposed to estimate the plant coverage in a pixel: target, matching and matching. The characteristics of each method include: (1) solving the problem of determining the number of plants in pixels;(2) evaluating the spectral emission luminance of plants in pixels;(3) estimating the ratio of plants in pixels; and (4) improving the performance of plants in pixels. The spectral characteristics of the plant are measured in detail. In addition, the estimation of vegetation cover rate has been carried out in the past. The vegetation index NDVI has been compared and discussed. The results of the proposed method are as follows: