陸域植生太陽光誘起クロロフィル蛍光の衛星データの標準化

本年度は、放射伝達モデルにより様々な条件で太陽光誘起クロロフィル蛍光のシミュレーションを行い、太陽光誘起クロロフィル蛍光のリモートセンシングによる観測値と森林景観の特徴の関係を分析するための基礎となるデータを作成した。はじめにシミュレーション方法について検討した。当初使用を予定していたFLiES-SIFモデルは、確率論的な方法（モンテカルロ法）で光線の軌道を計算するものであり、安定的な結果を得るにはやや計算負荷が大きい。そこで、より負荷の小さい方法として、計算対象点と光源を結ぶパスのみを考慮して計算する方法（つまり、実際には光源から直接来る光だけでなく、周囲の物体で散乱して届く光もあるが、それは明示的には計算せず計算対象点と光源を結ぶパスの特徴量で近似する方法）もテストした。樹木の大きさ、波長帯、葉の角度、太陽天頂角など条件を変えて、モンテカルロ法と簡易法で樹木の吸収放射量を計算した。その結果、光合成有効放射であれば、条件によらずモンテカルロ法と簡易法の差は小さかった。一方で、近赤外域（リモートセンシングで太陽光誘起クロロフィル蛍光を観測する波長域）では、特に樹木のサイズが小さい場合にモンテカルロ法と簡易法の差が大きくなった。このことから、予定通りFLiES-SIFモデルを使用することとした。次に、FLiES-SIFモデルを用いて様々な条件で太陽光誘起クロロフィル蛍光のリモートセンシングによる観測値のシミュレーションを行った。本課題の目的が太陽光誘起クロロフィルの衛星観測データの標準化であるので、植生指数などを用いて太陽光誘起クロロフィル蛍光の観測値を植生キャノピー内の蛍光の総量に変換する既存の手法をテストした。その結果、熱帯雨林のように植生の密度の高い場所では、既存のモデルも有効であることが示唆された。

本年度は、放射伝達モデルにより様々な条件で太陽光誘起クロロフィル蛍光のシミュレーションを行い、太陽光誘起クロロフィル蛍光のリモートセンシングによる観測値と森林景観の特徴の関係を分析するための基礎となるデータを作成した。はじめにシミュレーション方法について検討した。当初使用を予定していたFLiES-SIFモデルは、確率論的な方法（モンテカルロ法）で光線の軌道を計算するものであり、安定的な結果を得るにはやや計算負荷が大きい。そこで、より負荷の小さい方法として、計算対象点と光源を結ぶパスのみを考慮して計算する方法（つまり、実際には光源から直接来る光だけでなく、周囲の物体で散乱して届く光もあるが、それは明示的には計算せず計算対象点と光源を結ぶパスの特徴量で近似する方法）もテストした。樹木の大きさ、波長帯、葉の角度、太陽天頂角など条件を変えて、モンテカルロ法と簡易法で樹木の吸収放射量を計算した。その結果、光合成有効放射であれば、条件によらずモンテカルロ法と簡易法の差は小さかった。一方で、近赤外域（リモートセンシングで太陽光誘起クロロフィル蛍光を観測する波長域）では、特に樹木のサイズが小さい場合にモンテカルロ法と簡易法の差が大きくなった。このことから、予定通りFLiES-SIFモデルを使用することとした。次に、FLiES-SIFモデルを用いて様々な条件で太陽光誘起クロロフィル蛍光のリモートセンシングによる観測値のシミュレーションを行った。本課題の目的が太陽光誘起クロロフィルの衛星観測データの標準化であるので、植生指数などを用いて太陽光誘起クロロフィル蛍光の観測値を植生キャノピー内の蛍光の総量に変換する既存の手法をテストした。その結果、熱帯雨林のように植生の密度の高い場所では、既存のモデルも有効であることが示唆された。