宇宙機用ライダ観測波形シミュレータと深層学習器を用いたラージフットプリントライダ波形データからの地盤面位置の自動推定

摘要

大気中のCO_2濃度は2016年に400ppmを超えて以降なお年間2ppm以上の増加が続いていて，CO_2排出量削減の重要性がますます高まっている.現在でも，大気?陸域生態系?海洋の間の炭素循環に関わる気候フィードバックの理解は必ずしも十分ではなく，将来の気候変動予測の不確実性の大きな要因のひとつとなっている.全球の炭素循環を解明するに当たり陸域のCO_2フラックスの見積もりに重要な炭素蓄積の推定精度は向上が図られてきたがまだ不十分であり，現実にはボトムアップアプローチの結果とトップダウンのそれを比較できても意味ある知見を得るのは困難な状況である.そのため，陸域炭素蓄積量推定の重要なキーパラメーターである樹冠高をはじめとする林分の三次元構造情報を全球レベルで計測可能な手法の開発が急務となっている.