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研究成果（平成23年度）
《研究課題コ−ド》 1115AA103
《課題名》
先端的分光遠隔計測技術の開発に関する研究
Study on the development of advanced spectroscopic remote sensing techniques
《区分名》
《担当者》
○杉本伸夫（環境計測研究センター）,松井一郎,日暮明子,西澤智明,松永恒雄,小熊宏之,山野博哉
《キ−ワ−ド》
遠隔計測,ライダー,ハイパースペクトルセンサー
remote sensing, lidar, hyper spectrum sensor
《目的》
次世代の地球観測衛星センサーに必要な計測手法、データ解析手法の開発を目的とし、能動分光センサーおよびハイパースペクトルセンサーに関する２つのサブテーマの研究を行う。サブテーマ１は次世代センサーとして提案中の大気・植生ライダーの原理検証とデータ解析技術の開発を行う。サブテーマ２は生態系監視への応用を狙ったハイパースペクトル（分光イメージング）センサーのデータ解析技術の開発と評価を行う。人工衛星や宇宙ステーションからの環境計測を目的として先端的な分光計測に基づく環境遠隔計測技術を開発し、我が国の次世代地球観測衛星用センサの開発と利用に必要な技術基盤を確立することを目的とする。能動型センサとしてはJAXA/ESAのEarthCARE衛星に搭載される高スペクトル分解ライダー（ATLID）と国際宇宙ステーション搭載を提案中の植生ライダーを、受動型センサとしては同衛星に搭載されるマルチスペクトルイメージャ（MSI)とJAXAのALOS-3衛星に搭載される経産省のハイパースペクトルセンサ（HISUI）を想定する。
サブテーマ１： 「次世代能動型分光センサーの開発に関する研究」宇宙ステーションや低高度軌道衛星への搭載を想定した新しい能動型センサーとして提案されている植生・大気ライダーについて、原理検証とデータ解析・利用手法の研究を行う。特に、測定波長の選定と地上原理検証実験、２次元検出器の評価、データ利用を含むシミュレーションが主要課題となる。（なお、センサー提案は、東北工業大学、情報通信研究機構などとの協力で進める。）また、現在JAXAとESAの協力で開発されているEarthCARE衛星に搭載される高スペクトル分解ライダー(ATLID)とマルチスペクトルイメージャー(MSI)を想定して、エアロゾルについて能動センサーと受動センサーの複合解析手法を開発する。EarthCAREシミュレーターを用いた評価を行うとともに、既存のCALIPSOとMODISデータに適用し、高スペクトル分解ライダーやラマンライダーの地上観測データとの評価も行う。
サブテーマ２：環境分野におけるハイパースペクトル（分光イメージング）センサの実利用に必要な基盤的なデータ処理技術の開発を行うとともに、その有効性を船、航空機からのハイパースペクトル観測データを用いて評価する。特に脆弱な生態系の一つであるサンゴ礁については、白化後のサンゴの回復状況等をサンゴ及び藻類の分光特徴を用いて監視する技術の開発を重点的に進める。また沿岸域・故障におけるアオコ・赤潮発生時や油流出時におけるハイパースペクトルセンサによるモニタリング等に関しても検討を行う。さらに我が国の衛星搭載ハイパースペクトルセンサを用いた環境監視を行う際の指針を示す。
《内容及び成果》
　サブテーマ１ 「次世代能動型分光センサーの開発に関する研究」宇宙ステーション搭載植生ライダーについて、イメージングライダーシステムの概念を検討し、具体的な測定感度のシミュレーションを行ない測定が原理的に成立することを確認した。また、660nmと1064nmのレーザーを用いた植生指数の測定に必要となるNd:YAGレーザーの基本波の２波長（1032nmと1064nm）を同時発振する技術について実験的検討を行い原理的に実現可能であることを確認した。
　また、EarthCARE衛星搭載ATLIDの解析アルゴリズム検証用データを取得するために高スペクトル分解ライダーを研究船「みらい」に搭載しインド洋において観測を行なった。この他、EArtCARE打ち上げ後の検証実験を想定した多波長高スペクトル分解ライダー、ラマン散乱ライダーの研究を並行して行なった。
　サブテーマ2　既存の衛星ハイパースペクトルデータを利用して、観測角度依存性を補正する係数等の決定方法や大量のデータセットの中から指定された分光特徴を有するデータを抽出する手法の研究等を実施した。また次期陸域観測衛星に搭載予定のハイパースペクトルセンサ等を想定した水域観測におけるサングリント（太陽光の鏡面反射）の影響範囲の評価を行った。可視から近赤外までを連続分光して撮影する連続分光イメージャーを用い、複数樹種から構成される森林上の分光反射率と葉内生化学成分の観測を生育期間中継続した。連続分光データの解析により植生の展葉と落葉時期を特定するための手法を開発した。
《期間》　平成23〜平成27年度（2011〜2015年度）
《備考》