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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-13 15:20 干渉コヒーレンスを利用したSARデータによるNDVI推定 ○工藤雷己（東大）・福田盛介（JAXA）  SANE2023-57 |
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| 抄録 | （和） | 光学リモートセンシングで得られる正規化植生指標NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）は植生密度を示す指標であり，その広域性と周期性から農作物の生育状況，耕作地や森林の状況，土地利用の把握等に用いられている．しかし，光学衛星の特性上，雲に光が遮られてしまうと，正確な値を取得することができない．そこで，雲を透過するマイクロ波で観測を行う合成開口レーダ（SAR; Synthetic Aperture Radar）衛星のデータを用いてNDVIを推定する研究が注目されている．従来のSARデータからのNDVI推定の研究においては，振幅情報である後方散乱係数を説明変数として用いるアプローチが多いが，最新の深層学習モデルを用いても十分な推定精度を達成することはできていない．本研究では，干渉SARにおける干渉の度合を表す指標である干渉コヒーレンスを説明変数として新たに採用し，フランスの農業地域のデータを用いて，推定精度が向上することを検証した． |
| （英） | The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained by optical remote sensing is an indicator of vegetation density, and is used to monitor the growth of crops, cultivated land, forests, and land use because of its wide area and periodicity. However, due to the characteristics of optical satellites, accurate values cannot be obtained when light is blocked by clouds. Therefore, research on estimating NDVI using data from Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites, which use microwaves that penetrate clouds, has been attracting attention. In conventional studies of NDVI estimation from SAR data, many approaches use backscatter coefficients, which are amplitude information, as explanatory variables, but they have not been able to achieve sufficient estimation accuracy even using the latest deep learning models. In this study, we newly adopted interferometric coherence, a measure of the degree of interference in interferometric SAR, as an explanatory variable and verified that it improves the estimation accuracy using data from agricultural regions in France. |
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| キーワード | （和） | 合成開口レーダ / NDVI / 干渉コヒーレンス / 深層学習 / UNet / / / |
| （英） | Synthetic Aperture Radar / NDVI / Interferometric Coherence / Deep learning / UNet / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 255, SANE2023-57, pp. 58-63, 2023年11月. | |
| 資料番号 | SANE2023-57 | |
| 発行日 | 2023-11-06 (SANE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2023-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2023-11-13 - 2023-11-13 |
| 開催地（和） | 千葉大学 (西千葉キャンパス) |
| 開催地（英） | Chiba Univ. (Nishi-Chiba Campus) |
| テーマ（和） | レーダ信号処理，リモートセンシング及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2023-11-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 干渉コヒーレンスを利用したSARデータによるNDVI推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | NDVI Prediction with SAR Data Using Interferometric Coherence |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合成開口レーダ / Synthetic Aperture Radar |
| キーワード(2)（和/英） | NDVI / NDVI |
| キーワード(3)（和/英） | 干渉コヒーレンス / Interferometric Coherence |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | UNet / UNet |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 雷己 / Raiki Kudo / クドウ ライキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 盛介 / Seisuke Fukuda / フクダ セイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇宙航空研究開発機構 (略称： JAXA) Japan Aerospace Exploration Agency (略称： JAXA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-13 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2023-57 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.255 |
| ページ範囲 | pp.58-63 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-06 (SANE) |
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