The merged image of the high spatial and the high spectral resolution images could provide more information than each individual image. In this study, the feasibility of using the merged image to extract bambootree mixed forests was examined. To achieve this, the merged image was generated from SPOT PAN and Landsat ETM+ satellite images by applying IBS (Intensity- Hue-Saturation) transform, PCA (Principal Component Analysis), Multiplicative transform, and Brovey transform, respectively. The spectral and spatial information was thus evaluated. Among the four merged methods, IHS transform was proved the most effective to present useful information from original images. Besides, using the created merged images with all four merging methods, the land cover type was further classified by the maximum likelihood classifier method, overall extraction accuracy for the bamboo forest was shown to be 80.9%, 75.3%, 74.2% and 78.7%, respectively. Since the classified result displayed the presence of the bamboo forest in mixtures with different tree crown, the results were further interpreted with the aid of the aerial photographs. As a result, bamboo in the mixtures were determined and the occupation percentages of bamboo crown were grouped into four categories : above 90%, 70-90%, 50-70% and 30-50%. For all four categories, reclassification was performed and the extraction accuracy for bamboo forest were obtained as 80.0%, 71.1%, 62.2%, and 53.3%. The corresponding bamboo area ratio in each category against the whole bamboo area occupied by this type, mixed vegetation were 32.4%, 31.3%, 20.5% and 15.7%, respectively. Therefore, it is clear that using the merged image, a great part of the bamboo-tree mixed forest could be extracted in addition to pure bamboo forest; and it is also possible for better assessment of the current bamboo distribution situations and future expansion tendencies in local or larger basin areas.

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時系列リモートセンシングデータは, 土地被覆変化抽出のためによく使われている。この土地被覆変化抽出は, リモートセンシングデータのピクセルが同じ場所をポインティングしているという前提で行われている。しかし実際には, 時系列データのポインティング位置がずれている。現在, 幾何補正の誤差による土地被覆変化抽出への影響は研究されているが, ポインティングのずれによる土地被覆変化抽出への影響は, あまり研究されてない。そこで, 本研究は, ポインティングのずれによる影響を少なくする手法を提案する。そのとき, まずリモートセンシングデータは, サブピクセルの精度での幾何変換式を導く必要がある。そして, ある空間に固定されたグリッドを用意し, その各グリッドに分類結果を再配列させる。再配列は, 空間に固定されたグリッドとリモートセンシングデータのピクセル境界とをオーバーレイさせ, 面積の比例配分にしたがって行う。この再配列においては, ピクセル単位でカテゴライズされた分類結果であっても, 結果的にミクセルとして表現されるため, 始めからミクセル分解された分類手法を用いることが望ましい。したがって空間に固定されたグリッドへの再配列によって, ポインティング位置のずれの影響を少なくすることができる。シミュレーションによる評価を行ったところ, ピクセル同士を直接比較する変化抽出法よりも最大で50%の精度向上が期待できた。
今回, 2シーンのASTER画像を用いて提案する手法によって土地被覆変化抽出を試みた。幾何変換式は, IKONOS画像を用いてイメージマッチングにより平均二乗誤差0.25ピクセルの精度で導くことができた。ミクセル解析により分類を行い, 固定されたグリッドに再配列し, 変化抽出を実施した。その結果を画像化したところ, ピクセル同士を直接比較する変化抽出に比べて, ノイズの少ないシャープな結果を得ることができた。

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The Mid Niigata prefecture Earthquake (M6.8 at 17: 56 JST on October 23, 2004) triggered many landslides especially in Yamakoshi Village (currently merged into Nagaoka City), and blocked Imo River stream at several places, which caused landslide dam lakes.Urgent construction of channel works showed immediate effects by avoiding collapse of the landslide dams.However, high amounts of recorded snowfall in the winter brought another fear that collapse of the dams might occur when snow melts and water level of the dam lakes rise in the spring.Therefore, it was important to know how much snow was in the whole Imo River basin in advance.
The Geographical Survey Institute measured the snow depth in the study area from the upper basin to the confluence of Uono River by comparing two airborne LIDAR (light detecting and ranging) data sets, which were collected before and after the snowfall.Average snow depth of the study area, which is 37.8km²in area, was 2.84m, and total volume of snow was 108.6 million cubic meters. Then total snow water equivalent volume was calculated as 49.6±5.1 million cubic meters using sample snow weight data collected at five points over the basin. These results were sent to the earthquake disaster countermeasures headquarters and other organizations concerned such as local government offices.

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本論文はLee氏達が1999年に提唱したエッジ保存型SARスペックルノイズ低減手法の事例研究を紹介する。北海道苫小牧におけるJPL/AIR-SARフル偏波モードのLバンドとCバンドデータが本研究に利用され, 山と森林の2地域における本手法の有効性を評価した。山間部画像における非四方窓の45ピクセル平均処理された画像でも品質が落さずに地理情報及びエッジ形状が保存された。森林域画像におけるスペックルノイズの低減効果が確認され, 本対象地域の森林分類に最適なフィルタリング窓サイズが7×7ピクセルであることを示した。スペックルノイズの低減とエッジ及び偏波特性など画像品質の保持が両立された手法であることを判明した。Lee氏提唱の非四方窓における9×9平均フィルタは5×5の単純移動平均フィルタより優れていることを明らかにした。本手法では, 振幅データに対する良好なスペックルノイズ低減効果が得られ, 位相データに対しては十分な効果が得られなかった。

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