[2Xin5] インタラクティブ1

[2Xin5-19] 衛星画像から得られた植生指標の季節変動のモデリングによる局所的変動検知の試み

〇棚瀬 旺和¹、本田 理恵¹ (1.高知大学)

キーワード：衛星画像、時空間変動モデリング、植生指標、モデリング、分散処理

近年では地球温暖化による地球環境への影響が問題になっており植物活動にも影響を及ぼしていると考えられる。一方、地球観測衛星によって取得された高解像度の画像やマルチスペクトル画像が得られるようになり、特にマルチスペクトル画像から得られる植物の活動度を表す植生指標を用いることで、ある地点の植物活動の季節変動やその長期変動を知ることができ、機械学習や統計学習の手法と組み合わせることでグローバルな環境の変化検知や身近な農林業への活用が期待できる。我々は、衛星画像から作成されたノイズや欠落の多い時空間データをロジスティック関数として統計学的な手法で安定的にモデリングする手法を開発して分散フレームワークHadoop上に実装し、NASAの地球観測衛星Terra・Aquaに搭載されたMODISセンサから作成された植生指標データに適用して、その効果を確認している。本研究では、さらに高解像度画像の教師あり学習による分類などを組み合わせて、局所的な変動や長期間の変動検知の精度を向上させることを試み、その効果を四国地方のデータを用いて検証する。