リモートセンシングとGISを用いた土地劣化モニタリング手法の開発に関する研究

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時系列の人工衛星データを用いる事により全球的植生劣化のモニタリング手法の開発を行った。既往研究より数年(10年くらいまで)の土地被覆変化から砂漠化・土地荒廃の判定が困難なこと、また、砂漠化・土地荒廃の様々な現象を、低解像度の画像から判定するのは困難であること、が明らかにされているので、本研究では、土地荒廃と深い関わりがあると考えられる植生変動をグローバルに且つできるだけ長期間モニタリングする事で、植生の劣化状況を判定し、砂漠化・土地荒廃危険地域の選定を行った。利用データはNASA-Global-Change-Data-Centerより入手できる'81年7月から'92年までの10日毎・8kmグリッドのNOAA画像編集データであり、この中のNVI(正規化植生指標)を時系列に分析した。NVI値は気候条件により、季節・年変動を繰り返しているが、10年程度のスパンで見れば安定した植生状態では、ほぼ横ばいの傾向を示す事が予想され、実際低緯度地域ではその様な結果が得られ、土地荒廃が進んでいると言われている地域で、減衰傾向を見た。しかし、高緯度地域では安定した植被状態であっても減衰傾向が見られた。これは、衛星の代替わり(NOAA6号〜14号)のために、センサー特性が変化しているためと思われ、今後補正法の検討を必要とする。当初の研究計画では、パキスタンで事例研究を行う予定であったが、都合により現地調査が実施できず、グローバルデータセットによるモデル構築に留まった。処理データが膨大なため4Gバイトの補助記憶装置及び処理結果をPC上で表示・編集するため17インチCRTおよびソフトウェアを科学研究費より購入した。また、東大生産技術・柴崎助教授に研究指導、データ・情報の提供を頂いた。