合成開口レーダを利用した圃場情報の取得に関する研究

合成孔径雷达获取场信息的研究

• 批准号: 18J20030
• 负责人: 山谷 祐貴
• 金额: $ 1.79万
• 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: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J20030/
• 关键词: リモートセンシング; 写真測量; 農業土木; 地理情報システム; 生育モニタリング; 作物分類; 合成開口レーダ; 光学センサ

本年度は，次の3点の研究を実施した。1. XバンドおよびCバンドSARデータを併用した機械学習アルゴリズムによる作物分類の高精度化・効率化に関する検討　高精度な作付作物の分類を目指し，CバンドSARの2偏波データおよびXバンドSARの4偏波データから，機械学習アルゴリズムによる分類を実行した。Cバンドの9変数とXバンドの4変数を併用した結果，各5時期のデータで高い全体精度が得られ，各3時期のデータでも5時期と有意な差のない結果が得られた。この研究において有効となった時期をジニ係数減少量とバイオリンプロットから特定し，分類に使用するデータ時期の目安を提示した。また，誤分類の生じた圃場の特徴や原因の特定を行った。2. CバンドSARおよび光学センサを使用した水稲穂含水率の推定　CバンドSARの9変数と光学センサのNDVIから，ステップワイズの変数減少法による重回帰分析で，水稲の穂含水率を推定した。SARのモデルでは決定係数は高い精度を得られなかったが，衛星進行方向ごとや栽培形態ごとにモデルを分けることで決定係数が向上した。光学センサのモデルでは湛水している圃場で外れ値が見られたが，SARと光学センサを併用したモデルでは最も高い決定係数が得られた。SARのモデルについて，翌年のデータで検証を行った結果，全データによるモデルで最も小さいRMSEが得られた。3. CバンドSARおよびダミー変数を使用した水稲穂含水率の推定　Cバンドの9変数に，3種類のダミー変数（衛星進行方向，衛星入射角，栽培形態）を使用し，水稲の穂含水率を推定するモデルを作成した。その結果，ダミー変数により精度の向上がみられ，全データにダミー変数を加えたモデルで特に良好な結果が得られた。このモデルについて，5分割による交差検証を行った結果，モデル作成時のRMSEと同等のRMSEが得られ，有効性が確認できた。

This year, we will conduct a 3-point study on the implementation of the project. 1. X-ray transmission SAR system uses mechanical equipment to improve the precision of crop classification. High precision is required for crop classification. C-mode SAR 2 partial wave is used for crop classification. SAR 4 partial wave is used for crop classification. The results showed that the overall accuracy of each five-time cycle was satisfactory, and the accuracy of each three-period cycle was significantly higher than that of the other five periods. In this study, there is a limited number of downtime alerts, and a small number of downtime alerts are available for specific applications, which are classified into categories. Please classify the reasons for the special problems in the nursery. 2. C, SAR, optical, water, water. The SAR system determines the number of stations, the precision of the satellite is high, the direction of the satellite is high, and the satellite is moving in the direction of the satellite. The optical system is used to determine the number of height in the field, while the optical system of the SAR is used to determine the number of height. In the following year, the results of the SAR test were significantly higher than those of the previous year, and the results of the following year were the lowest in the RMSE. 3. The water content of SAR is estimated to be more than 9, and the number of three kinds of water (direction of satellite, angle of incidence of satellite, cultivation pattern) is calculated by using the water content of water, and the moisture content of water is deduced. The results show that the accuracy increases significantly, and that the overall accuracy increases with the addition of good results. Please check the result, 5% of the result, and the result of the RMSE is the same as that of the RMSE.

项目成果

合成開口レーダを用いた圃場情報の把握における分類手法の比較検討

合成孔径雷达获取场信息分类方法比较研究

• 发表时间: 2018
• 作者: 山谷祐貴，小林伸行，木村篤史，谷宏;山谷祐貴，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，王秀峰，谷宏;谷宏，山谷祐貴，王秀峰，小林伸行，木村篤史;山谷祐貴，谷宏，王秀峰，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，野田萌;山谷祐貴，杉浦夏帆，小林伸行，谷 宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，木村篤史，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，谷宏，王秀峰，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎
• 通讯作者: 山谷祐貴，谷宏，王秀峰，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎

RADARSAT-2データを利用した小麦水分量の推定

使用 RADARSAT-2 数据估算小麦水分含量

• 发表时间: 2019
• 期刊: 農業土木北海道
• 作者: 山谷祐貴，小林伸行，木村篤史，谷宏;山谷祐貴，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，王秀峰，谷宏;谷宏，山谷祐貴，王秀峰，小林伸行，木村篤史
• 通讯作者: 谷宏，山谷祐貴，王秀峰，小林伸行，木村篤史

RADARSAT-2および光学センサを併用した水稲の生育状況推定

使用 RADARSAT-2 和光学传感器估算水稻生长状况

• 发表时间: 2019
• 作者: 山谷祐貴，小林伸行，木村篤史，谷宏;山谷祐貴，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，王秀峰，谷宏;谷宏，山谷祐貴，王秀峰，小林伸行，木村篤史;山谷祐貴，谷宏，王秀峰，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，野田萌;山谷祐貴，杉浦夏帆，小林伸行，谷 宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，木村篤史，王秀峰，谷宏
• 通讯作者: 山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，木村篤史，王秀峰，谷宏

合成開口レーダを利用した水稲穂水分の推定モデル作成

创建使用合成孔径雷达估算稻穗水分的模型

• 发表时间: 2019
• 作者: 山谷祐貴，小林伸行，木村篤史，谷宏;山谷祐貴，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，王秀峰，谷宏;谷宏，山谷祐貴，王秀峰，小林伸行，木村篤史;山谷祐貴，谷宏，王秀峰，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，野田萌;山谷祐貴，杉浦夏帆，小林伸行，谷 宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏
• 通讯作者: 山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏

合成開口レーダおよび光学センサを利用した水稲穂水分の推定モデル作成

使用合成孔径雷达和光学传感器创建估计稻穗湿度的模型

• 发表时间: 2019
• 作者: 山谷祐貴，小林伸行，木村篤史，谷宏;山谷祐貴，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，王秀峰，谷宏;谷宏，山谷祐貴，王秀峰，小林伸行，木村篤史;山谷祐貴，谷宏，王秀峰，薗部礼，小林伸行，望月貫一郎，野田萌;山谷祐貴，杉浦夏帆，小林伸行，谷 宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏;山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏
• 通讯作者: 山谷祐貴，吉山憶良，杉浦夏帆，小林伸行，王秀峰，谷宏