アジア高山域の氷河における気候変動への応答メカニズムの解明

阐明亚洲高寒地区冰川对气候变化的响应机制

• 批准号: 22K12362
• 负责人: 縫村 崇行
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tokyo Denki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12362/
• 关键词: DEM; 氷河; デジタル写真測量; 気候変動; 衛星画像解析

氷河の体積変化を求めるために必要となるデジタル標高データ（DEM）に関して、高性能ワークステーションを導入し、写真測量ソフトウェアMetashapeによる３次元計測を既に所持しているステレオ衛星画像を用いて試行的に実施を行った。しかしながら計算処理に想定以上に時間がかかり、計測して得られたDEMも満足が行く精度のものではなかった。これはMetashapeで用いられるSfM処理では通常、そこまでデータサイズの大きくない多量の撮影画像から各々の撮影画像の撮影場所と姿勢をある程度の誤差を許容した上で推定し、異なる方向からの撮影画像の多さで誤差を抑える手法を取るためだと思われ、少ない枚数のステレオ画像を用いた衛星画像のデジタル写真測量に適用するためにはパラメータの試行錯誤が必要なためなためと考えられる。この課題を解決するための手段としては、Metashapeの設定パラメータを使用する衛星画像に最適なものを試行錯誤により求める方法、もしくは別の写真測量ソフトウェアを使用する方法がある。近年オープンソースのNASA Ames Stereo Pipeline (ASP) が注目を集めており、それらでの計算処理の実現可能性を並行して調べている。氷河の流動速度変化の解析に関しては現在Landsat 8衛星画像をGoogle Earthe Engineと呼ばれるGoogleのクラウド環境においてイメージマッチング処理を行うことにより流動速度の計算を行うことはできている。しかし研究対象とする範囲とデータ量が多いために計算処理速度の向上が必要と考えており、より高性能なクラウド資源が使用できるGoogle Earth Engineの有料プラン、あるいはGoogle Cloud環境などと組み合わせた並行処理による効率化の検討を行っている。

The volume of the river is required to be measured by DEM, which is related to the introduction of high-performance software, photo measurement software and metashape. The three-dimensional measurement is carried out by the pilot of satellite images. The calculation process determines the time and accuracy of the DEM. SfM processing is usually performed in different directions, and the error in the image capturing position and posture of each image is allowed. The number of satellite images used in the survey is less than the number of satellite images used. The problem is solved by means of Metashape, which is set up to be used by satellite images. The problem is solved by trial and error. The problem is solved by means of Metashape. In recent years, NASA Ames Stereo Pipeline (ASP) has become a focus of attention, and the possibility of computing and processing has been adjusted. The analysis of the flow velocity of the river is related to the calculation of the flow velocity of the river. The research object has a wide range of data, and the computing speed needs to be improved. The high-performance resources are used. The Google Earth Engine has data, and the Google Cloud environment has data, and the parallel processing needs to be optimized.