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衛星コンステレーション実現のための観測データの波長依存性解消に関する研究

消除观测数据波长依赖性实现卫星星座的研究

基本信息

批准号：
15J12297
负责人：
谷口健太
金额：
$ 1.9万
依托单位：
Aichi Prefectural University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

近年，複数衛星を一体的に運用する観測体制（衛星コンステレーション）の構想が拡大し，地球観測衛星の運用数が急増している．ここから得られる大規模観測データを統合的に扱う際，一機の衛星ミッションでは扱わない問題が発生する．それぞれの衛星に搭載されているセンサの設計仕様差に起因した観測データの不整合性である．その要因の１つとして，波長応答関数のセンサ間での差異の影響（波長依存性）が研究されている．本研究は，放射伝達モデルに基づく基礎的研究課題を設定し，波長依存性を解消する相互校正手法の開発に取り組んだ．研究課題最終年の本年度は，植生指数データを例にした，以下２課題に取り組んだ．１．本手法の実データにおける波長依存性の低減可能性に関する数値実験まず，衛星EO-1搭載センサ，Hyperionが取得したハイパースペクトルデータから，同一観測条件の２種類のマルチスペクトル（MS）データを生成した．その後，２つのMSデータから導出した植生指数NDVIの間に生じる相対誤差（波長依存性）を，放射伝達モデルの逆問題により推定した土壌輝度値で分類し，波長依存性の傾向を調査した．さらに，空間フィルタを適用し，さまざまな空間解像度において実験したところ，土壌輝度推定値が，空間解像度によらず，NDVIの波長依存性の分析に有効であることが示された．２．本手法の経験的手法とのハイブリッド化の検討マッチングした観測データの間を回帰式で関連付ける経験的手法を，本手法による分類結果ごとに適用し，ハイブリッド化を検討した．上記１．の実験データを用いたところ，本研究による分類指標を考慮することで，校正の高性能化が図れることが統計的に示された．本研究で開発した相互校正手法は，植生指数における波長依存性の影響を汎用的に低減できる利点を有しており，衛星コンステレーションに対応した相互校正技術となりうる．

In recent years, the complex satellite system (satellite system) has been widely used, while the earth satellite system has been widely used to improve the performance of the system. One-satellite satellite equipment problems. Satellite equipment program causes the failure of satellite equipment equipment. The reason for this problem is that the wave length is very low, and the wave length is different from each other. The wave length response is related to the wave length dependence (wave length dependence). This study is conducted. The research project setting of the basic theory of radiation therapy, the wave length-dependent resolution method of mutual correction, the method of mutual correction of the wave length, the most recent year of the research project, the plant health index, and the following 2 years have been tested in the following 2 years. In this method, the probability of wave length dependence is low and the probability of wave length dependence is low. The satellite EO-1 was tested, and Hyperion was able to determine the accuracy of the satellite. Under the same conditions, the two-year MS was able to determine the error error (wave length dependence) of the plant health index (NDVI) in terms of correlation error (wave length dependence) of the plant health index and the inverse problem of radiation. Wave length dependence is dependent on temperature, space resolution is sensitive, space resolution is sensitive, soil resolution is presumptive, and space resolution is sensitive. In the NDVI wave length dependence analysis, there is no significant difference in the analysis of wave length dependence. The method of this technique is to improve the performance of the system. This technique is classified into two different categories. The results show that the system is effective and efficient. The purpose of this study is to classify and correct the statistical statistics of high-performance performance measurement. In this study, we conducted a mutual correction method, which is used in the plant health index for wave length dependence. The low-cost performance points used in the plant health index are very important, and the satellite satellite systems are sensitive to each other.