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

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。

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。