リモートセンシングを用いた農業環境のモニタリングに関する研究

农业环境遥感监测研究

• 批准号: 14J05253
• 负责人: 薗部 礼
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-04-25 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J05253/
• 关键词: 合成開口レーダ（SAR); 分類; 生育モニタリング; 土壌水分; 機械学習アルゴリズム

合成開口レーダ（SAR)によって取得されるデータは水分や地表面における凹凸に関する情報を多く含んでいるため，土壌水分や作物のバイオマス量，作付け状況などの農作業や農地の管理に有効な情報を抽出できる可能性が高い。この性質を利用して，SARデータを活用した以下の3課題に取り組んだ。1. 作物作付マップ作成：本研究では，TerraSAR-Xデータから算出した後方散乱係数，コヒーレンス及びPolarimetric parametersを用いて，北海道十勝地方において作付けされている作物の作付状況の分類可能性を評価した。解析の結果，support vector machineを適用し，後方散乱係数とPolarimetric parametersを使用することによって，95.0%と非常に高い全体精度で作付作物を分類することができた。2. 作物生育のモニタリング：秋播き小麦，甜菜，豆類及びトウモロコシに関しては，後方散乱係数と自然草高の間に有意な関係を見出すことができた。また，秋播き小麦を対象に後方散乱係数とバイオマス量の関係を調査したが，乾物重量と後方散乱係数の比においてのみ5%水準で有意な関係を確認できたものの，全体の39%を説明しているに過ぎなかった。一方，含水率と後方散乱係数の比を用いると，決定係数0.92で両者の関係を表現することができた。3. 土壌水分推定に関する研究：既存のImproved Water Cloud モデルに使用されている後方散乱係数をgamma naught の値にすることにより，簡略化をはかった。また，表面粗度の指標としては表面高さの標準偏差（s）だけでなく，相関長さ（l）も考慮されたZs を用いた。本研究で開発されたモデルを使用すると，植生被覆がある条件において，6.3-6.4%のRMS 誤差で土壌の体積含水率を推定することができた。

Synthetic opening レーダ (SAR) によってGet されるデータは moisture やsurface におけるconvex and convex に口するinformation を多く contain んでいるため, the amount of soil moisture, crop quality, crop status, agricultural operations, farmland management, effective information, and extraction probability are high.この properties を utilization し て, SAR デ ー タ を utilization し た The following 3 subjects に take り group ん だ. 1. Creation of crop cropping method: In this study, TerraSAR-X system calculated the rear scatter coefficient, TerraSAR-X system and Polarimetric Parametersいて, Hokkaido Tokachi local area において けされているcrop crop status のclassification possibility を価した. As a result of the analysis, the support vector machine is applicable, the rear scatter coefficient and polarimetric parameters are used, and the overall accuracy of 95.0% is very high and the crop classification is done. 2. Crop growth management: Autumn sowing of wheat, sugar beets, beans and other cropsしては, the rear scatter coefficient and the natural grass height between the に な relationship を see out す こ と が で き た.また, Autumn sowing wheat を対 resembles に rear scatter coefficient とバイ オマス の relationship を survey したが, dry weight と rear scatter coefficient のCompared with the 5% level of interest and relationship confirmation, the overall 39% explanation is that the relationship has passed. On the one hand, the ratio between the moisture content and the rear dispersion coefficient is expressed by the coefficient of determination of 0.92. 3. Research on soil water moisture estimation: Existing Improved Water Cloud using the rear scattering coefficient gamma naughtの値にすることにより, simplified をはかった.また, surface roughness index としては surface height さの standard deviation (s) だけでなく, correlation length さ (l) も consider されたZs を用いた. In this study, the use of vegetative cover and plant cover conditions was 6.3-6.4% RMS. The error is based on the volumetric moisture content of the soil and the estimation.

项目成果

SPOT-6データを用いた小麦作付地の抽出

使用 SPOT-6 数据提取小麦种植面积

• 发表时间: 2014
• 期刊: 環境情報科学論文集
• 作者: Rei Sonobe;Hiroshi Tani;Xiufeng Wang;Nobuyuki Kobayashi;Hideki Shimamura;薗部礼，谷宏，王秀峰，小林伸行
• 通讯作者: 薗部礼，谷宏，王秀峰，小林伸行

Parameter tuning in the support vector machine and random forest and their performances in cross- and same-year crop classification using TerraSAR-X

• DOI: 10.1080/01431161.2014.978038
• 发表时间: 2014-12
• 期刊: International Journal of Remote Sensing
• 影响因子: 3.4
• 作者: Rei Sonobe;H. Tani;Xiufeng Wang;N. Kobayashi;H. Shimamura

TerraSAR-Xデータを用いた既取得教師データによる作付作物の分類

使用 TerraSAR-X 数据根据获取的训练数据对栽培作物进行分类

• 发表时间: 2014
• 作者: Rei Sonobe;Hiroshi Tani;Xiufeng Wang;Nobuyuki Kobayashi;Hideki Shimamura;薗部礼，谷宏，王秀峰，小林伸行;小林伸行，薗部礼，谷宏，王秀峰，大木隼人;薗部礼，谷宏，島村秀樹，望月貫一郎，王秀峰，小林伸行
• 通讯作者: 薗部礼，谷宏，島村秀樹，望月貫一郎，王秀峰，小林伸行

TerraSAR-Xデータを用いた秋播き小麦圃場における土壌水分の推定

使用 TerraSAR-X 数据估算秋播麦田的土壤湿度

• 发表时间: 2014
• 期刊: 環境情報科学論文集
• 作者: Rei Sonobe;Hiroshi Tani;Xiufeng Wang;Nobuyuki Kobayashi;Hideki Shimamura;薗部礼，谷宏，王秀峰，小林伸行;小林伸行，薗部礼，谷宏，王秀峰，大木隼人
• 通讯作者: 小林伸行，薗部礼，谷宏，王秀峰，大木隼人