研究テーマ

やりたいこと

キーワード

地理情報システム(Geographic Information Systems)，リモートセンシング(Remote sensing)，写真測量(Photogrammetry)，地図(Mapping)，GPS(Global positioning system), 森林, 地球温暖化, 二酸化炭素

研究の方針

仮想&現実世界から定期的に取得・観測された情報を活用し， 既存の知識を基に，理解しやすい情報に加工または変換し， 適切なタイミング，空間スケール，位置において， 加工された情報を必要としている人に提供し， 意思決定を支援すること。

適切なタイミング，空間スケール，位置において，加工された情報を提供するためには，地理情報と関連付けられた情報であることが適していると考えられる。特に現在はリモートセンシングに注目しており，リモートセンシングから取得および観測された情報を活用した研究を行う。 上記のことを実現するために，必要な枠組みを考え，必要なデータ処理手法を開発することが研究テーマの軸となる。

現在(博士課程)の研究テーマ

森林のバイオマスを広域に高精度に計測し， 将来のバイオマスや二酸化炭素吸収量を広域に高精度に予測する技術の開発。

リモートセンシング技術によって，森林のバイオマスを広域に高精度に計測する手法を開発する。 そして，高精度のバイオマスと森林成長の予測モデルを統合し，将来の森林のバイオマスや二酸化炭素吸収量を広域に予測する手法を開発する。

森林成長モデルとリモートセンシングデータの連携

地球温暖化問題への関心の高まりによって，陸域の炭素固定量の評価が重要な研究課題になっている。炭素固定量評価には，生態系モデル(Process-based ecosystem model)が用いられており，広域に正確な評価を行うためには，リモートセンシングデータが有効である。最近の研究では，光学センサによって土地被覆分類結果，葉の量を表す葉面積指数(LAI)が用いられている。特に，本研究ではキャノピーの高さを取得できるリモートセンシングデータをに着目し，生態モデルと連携させる方法を検討した。キャノピーの高さ(樹高)を用いることにより，森林の場合は成長段階を把握できるため，バイオマスの推定や，炭素固定のポテンシャルが高精度に評価できる可能性がある。

広域な森林の3次元構造の抽出手法の開発

航空機に搭載されたレーザスキャナ(LiDARデータ)を用いることで，森林の構造が詳細に把握可能となった。このデータを用いて，高精度に樹高や立木密度，バイオマスを計測する手法の開発を行った。 また，衛星画像や空中写真から森林のキャノピーの高さ(樹高)を推定できる可能性が高まっている。本研究では，各種リモートセンシングデータから樹高を抽出できる可能性を検討した。特に，空中写真や衛星だいち(ALOS/PRISM)に注目している。

森林被害や撹乱の検出手法の開発

温暖化によって，今後は森林では倒木や火災などの撹乱が発生する頻度が多くなることが懸念されている。日本では，管理放棄された人工林で倒木被害が発生しやすくなっており，病虫害では松枯れやナラ枯れ等の枯損被害が発生している。本研究では，高解像度衛星画像で得られる分光反射特性，そして航空機搭載型LiDARデータから得られるキャノピーの高さの変化を用いて，森林の被害，撹乱を検出する手法検討した。