(2)地理情報システムを活用した開発途上地域における土地情報モニタリング技術の開発

(2)地理情報システムを活用した開発途上地域における土地情報モニタリング技術の開発

課題番号2008010757
研究機関名国際農林水産業研究センター
研究期間2006-2010
年度2008
大課題3. 地球規模の環境変動が農林水産業に与える影響の解明及び対策技術の開発
中課題(2)地理情報システムを活用した開発途上地域における土地情報モニタリング技術の開発
小課題(2)地理情報システムを活用した開発途上地域における土地情報モニタリング技術の開発
大項目II 国民に対して提供するサービスその他の業務の質の向上に関する目標を達成するためにとるべき措置
中項目A 国際的な食料・環境問題の解決に向けた農林水産技術の研究開発
摘要西ジャワ州主要部を含む東西177.54 km、南北157.95 kmの範囲を対象とし、MODISデータを用いた水稲作付け時期モニタリング手法の検証を行った。その結果、Landsat画像から水稲移植期にあたるとして抽出された地域の70%が、Landsat観測時点から1カ月以内に作付けられたとMODISデータにより判定された。縮尺5万分の1相当のデジタル土地利用図を作成するため、複数年のLandsatデータから算出される植生、地表水、土壌に対応する指標の最大値から地表状態の変動パターンを推定し、土地利用を判別する手法を開発した。これを用いてジャカルタ大都市圏およびチタルム川流域を対象とするデジタル土地利用図を試作した。これにより、多時期の土地被覆分類から土地利用を推定する従来の手法において、最良の条件で16%の面積が雲の影響を受けていたものが、雲の影響域を0%とすることができた。本図により、土地利用の混在状態を地点毎に表すことが可能となり、混在の程度による作付時期判別精度への影響評価が行えるようになる。スマトラ島ランポン州を対象に、植生被覆の状態が異なるプランテーションや養殖池等の識別に関するオブジェクト分類手法の有効性を検証した。マハラノビス距離を用いた最小クラス間距離により有効性の評価を行ったところ、輝度値のみでは最大で0.076286、テクスチャー特徴量のみでは最大で0.357167であったのに対し、両者を併用すれば最大で0.601668となった。また、最適な特徴量の数とその組み合わせを決定した後に分類を行うことで効率化が期待できるなど、オブジェクト分類による向上効果が認められた。今後、最適な特徴量の組み合わせや識別性能をより向上させるための画像補正処理等について検討を進め、分類手法の高度化を図る予定である。平成20年6月25日にインドネシア・ボゴールにおいて、本プロジェクト活動に係るこれまでの研究成果の発表と今後の推進のためのワークショップを開催した。インドネシアにおける空間情報整備に関する主要機関から開発責任者の参加を得ることができ、技術開発の方向性と実利用に向けた課題に対して、有意義な意見交換が行われた。
研究分担(独)国際農林水産業研究センター,生産環境領域
協力分担関係インドネシア農地資源研究開発センター
予算区分技会交付金研究
業績(1)Application of remote sensing and GIS for improving rice production in flood-prone areas: a case study in lower Chi-River Basin, Thailand
(2)MODISデータを用いた黒龍江省における水田分布変動解析手法の開発
(3)MODISデータを用いた黒龍江省における水田分布変動解析手法の開発
(4)Identification of seasonal features of crop planting
(5)Overview of collaborative research project
(6)Land use discrimination in the tropical humid climate region using variation of land cover characteristics derived from remote sensing data
(7)熱帯多雨域を対象とした光学センサデータによる土地利用の判別
(8)Recent expansion of paddy field area in the Heilongjiang Province of China detected by using remote sensing data
(9)インドネシア西ジャワ山麓傾斜地を対象とした衛星データによる土地利用の判別
(10)インドネシア・スマトラ島におけるオブジェクト分類を使った半自動土地利用分類の試み
(11)The big picture: Long-term vegetation trend in Mongolia
(12)Cost-effective pasture resources estimation from space
(13)モンゴル国における高解像度衛星を使った牧草現存量推定
(14)Mapping of coffee plantation in Lampung
(15)L-band ALOS/PALSAR into plantation areas in south Sumatra, Indonesia
(16)Use of RADARSAT-1 data and a digital elevation model to assess flood damage and improve rice production in the lower part of the Chi River Basin, Thailand
(17)非破壊的手法による作物栄養診断の最前線 1.水稲:リモートセンシングによる窒素栄養診断
(18)MODISデータを用いた中国黒龍江省を対象とする水田面積算定手法の開発
パーマリンクhttps://agriknowledge.affrc.go.jp/RN/3030093300
収録データベース研究課題データベース

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