■これまでの研究分野

衛星データの放射量補正手法の構築

  近年、環境学的、気候学的、水文学的なデータ解析やモデリングにおける研究が、地球環境の現状把握および将来予測のため、盛んに行われるようになってきました。その際、地表面物理量（アルベド・蒸発量・地表面放射量）や土地被覆･土地利用図は、不可欠なデータであり、それらの空間情報を得るために、衛星探査データが活用されています。しかしその有用性の一方で、衛星データの光学センサ画像には、大気・地形効果によるエラーが内在的に含まれているため、特に起伏の激しい地域では、これらの補正（放射量補正）を行う必要があります。しかし、大気条件や地表と大気間の相互作用的な影響により、特に太陽照度に関するパラメータの推定は難しく、これが精度の低い放射量補正の要因となっています。
  本研究では、推定の難しいパラメータを衛星データから推定する衛星画像情報に基づいた放射量補正手法、“Integrated Radiometric Correction（IRC）Method”を構築し、補正画像の視覚的・統計的な評価を行いました。本手法が、従来の半経験的モデルとは大きく一線を画し、大気補正･地形効果補正をシームレスに統合した物理ベースに基づく新たなモデルであること、またさらに、本手法が、従来の補正手法を包括的に含んでいることを明示しました。 本放射量補正手法は、これまで衛星データの利用に大きな問題となっていた、地形効果補正の有効的手段となり得ると考えられ、LANDSAT衛星だけでなく、他の衛星データも含め、人工衛星データの有効的な利用に役立つと考えられます。つまり、放射量補正後の精度の高いデータを用いて、地表面条件（地表面アルベド・放射量・土地被覆／利用図）を算出・推定し、応用解析に用いることで、より精密な環境･気候の把握、災害予測、気候変動予測が期待できます。

■今後の研究分野
  基礎研究分野の学術的貢献は大きく重要ですが、研究結果を社会へ還元するという観点からも、今後はこれまで培ってきた「リモートセンシングの基礎知識」や「GIS解析のスキル」を生かしつつ、環境・気候に係わる応用研究にも積極的に取り組んでいきたいと考えています。
  G-COEプログラムの中ではInitiative3に所属し、スマトラ島南部に植林されているアカシア林のモニタリングを担当します。リモートセンシング衛星画像と現場での地上観測データの統合的な解析により、森林の成長量・バイオマスの推定を行うことが、当面の研究目的となります。また最終的には、森林の持続可能な利用にむけた意思決定のためのGIS解析を行うことも目標としています。