ポラリメトリックSARレーダデータによる森林バイオマス計測手法の研究

摘要

森林バイオマス計測手法の開発が本研究の目的である。森林は二酸化炭素を吸収し，温暖化効果を軽減する。L バンドのマイクロ波は波長が相対的に長く，森林を透過するために樹高及び幹直径など森林パラメータの計測に利用される。また，マイクロ波の偏波特性を用いて，森林の分類にも利用される。本研究は主に以下の技術を開発した。(1)ポラリメトリック偏波SAR データの振幅及び位相の校正手法(2)エッジ保存型スペックルノイズ軽減手法(3) Kennaugh 行列をペデスタル，球・平板，二面コーナーリフレクタ及びワイヤの４つ簡単散乱体に分解するアルゴリズム(4)簡単散乱体諸成分を用いた森林分類及び針葉樹と広葉樹の混生率推定(5)ポラリメトリック・インターフェロメトリ(Pol-InSAR)技術及びESPRIT法を用いた樹高推定(6)マイクロ波森林後方散乱モデル(MIMICS)を複層林及び傾斜地に適用するための改良(7)SQL データベース及びニューラルネットワークを用いた森林バイオマスの高速最近傍検索処理システムSIR-C/SAR 及びJPL/AIRSAR のL バンドポラリメトリックSAR データを用いて，森林パラメータの計測と森林バイオマスの推定を実施した。現地植生調査の結果と比較して，良好な計測精度が得られた。ベスト精度は90％台に達した。本研究は，ポラリメトリックSAR データを用いた森林バイオマスの計測システムを構築した。これから，PALSAR で取得されるポラリメトリックSAR データを用いて，本研究で開発された諸技術を適用し，実例を通して計測精度を検証する。