日本リモートセンシング学会40周年記念

村上です。

今後はgeo研ブログの活性度を上げていきたいと考えております。

卒業生,修了生の皆さんにも時々読んでもらえたら嬉しいです。

私からは新しい解説記事の紹介です。

日本リモートセンシング学会誌が学会40周年の記念号を発刊しました。

各分野から寄稿が求められたのですが,森林リモセン代表として執筆させていただきました。執筆にあたり,森林リモセンの歴史をまとめたいと思い,10周年,20周年,30周年でどのようなことが書かれたのかを振り返ってみました。あらためて,森林リモセンにおいてもその時々の技術トレンドや森林をとりまく社会情勢に合わせて取り組むテーマが変わってきているなぁと思いました。

最近はやはりUAVでしょうか。これは30周年当時にはなかったものです。これだけとっても着実にいろんなものが進歩,変化していってるのは間違いないです。10年後はどんな状況になっているのでしょうか。

森林・林業分野におけるリモートセンシング利用の流れ,現状,展望
村上 拓彦
日本リモートセンシング学会誌,41(2), 166-170, 2021

https://doi.org/10.11440/rssj.41.166

自分にとってのリモセン学会ですが,大学院生の頃に入会したのでもう四半世紀以上の会員歴だと思います。最近は学会誌を読むだけで,リモセン学会での発表はほとんどできていませんが,今後とも引き続きお世話になりたいと思っています。

地形効果補正②

こんにちは、気づいたらもう9月ですね。 布施です。

前回、僕の研究である地形効果補正について簡単に紹介させていただきました。
まだ見てない方は先にこちらの記事を先に読まれてからこの記事を読んでいただくとわかりやすいと思います。

shingenmochi89.hatenadiary.org

さてシリーズ地形効果補正ですが、第2回となる今回は自動化に使用しているプラットフォームについてお話ししようと思います。

自動化に当たって僕が使用したのがGoogle Earth Engine(以降GEE)です。
初めて聞く方が多いと思うのでGEEとはなんぞやと言うのを説明すると、地球の様子を衛星画像によって可視化、分析できるクラウドベースの地理空間分析プラットフォームです。

もっと端的に言うと、webサイトの中で地理空間情報に関わるいろんな処理ができるよ!ってサービスですね、うーん、わかりやすい!

Google Earth Engineの画像

GEEの画面はこんな風になっています

 

今までだと空撮系のリモートセンシングデータを扱うには何らかのGIS系ソフトを使う方が多かったんじゃないかと思います。
GISソフトで工程が複数ある解析を行う場合って、
処理Aをかける→待ち→終わる→別の処理Bをかける→待ち... の繰り返しで、
意外と面倒なことが多かったと思うんです。

行いたい処理が一度だけならそれでもいいかもしれません。
しかし、例えば画像5枚に対して上記のような処理を行う場合だと、結構手間になってしまうと思いません?
時間かかるし手が疲れる!(笑)

このとき、GEEでは行いたい解析をまとめて1つのプログラムとして作成して、Run(実行ボタン)を押します。
つまり一度プログラムを作成すれば2回目以降は対象となるデータの部分だけを変更してRunを押すだけで解析ができます。
あら便利!

僕の研究テーマである地形効果補正はまさしく工程が複数ある解析だったので、 ここでプログラムを作成しておくことで、補正に費やす労力が後々削減できることになるんです。

なんだかわかりづらくなってしまいましたね。 まぁここではGEEで大変な解析を一度プログラミングしておくと後でおんなじことしなくて済むんだ!便利!と分かってもらえるといいかなぁと思います。

以上です。 読んでいただきありがとうございました。

地形効果補正①

はじめまして!M2の布施です。
研究室3年目にして初めてブログを更新します。

いやー、ブログはずっと頭の片隅にあったんですけどね...
昨年からコロナで研究室関連のイベントはほぼ無いので、なかなかブログを書くネタもないわけです、はい。

最近だと居室のテーブルに置いてあるお土産が誰由来のものかわからないとかですかね...
ちなみに今はせんべいがおいてあります。

 

さて初回は真面目に研究のお話をしようかと思います。
僕は"地形効果補正の自動化"というテーマで研究を行っています。
geo研のOBOGの方々だともしかして「地形効果補正?あぁ卒論修論で使ったor聞いたことある」なんて方もいるんじゃないでしょうか? 

「地形効果補正?ナニソレ?」といった方のために簡単に説明すると、
衛星画像から地形の起伏をなくしてしまおうって処理です。

ーー真面目ゾーンーー
地形効果補正は画像の前処理の一種です。
衛星画像をよく見たことある方はわかると思うのですが、
地形の表面って山が凸凹しててしてて太陽が均一に当たらないわけですよ。
(Google Mapとか山の方を見ると日陰と日向があるのがわかると思います)
すると画像分類のようなピクセル値を使った処理をする場合に、おかしな結果が生じてしまうわけです。
なので凸凹を消して、さも太陽光が平坦にあたっているかのようにすることが地形効果補正です。
わかりづらい方は最後に補正前と後の画像を載せているので見てもらえればと思います。
ーー真面目ゾーン終わりーー

日本語ではあまりヒットしませんが、英語でtopographic correctionと検索すると割とヒットします。
森林リモートセンシング以外にもいろんな領域で使われているみたいですね。

この地形効果補正ですが、実はデータを用意していろんな処理をこなして...とちょっとだけ面倒なんです。

なので、僕の研究は補正に必要なすべての処理をプログラミングして、対象の画像と時期を選んだら勝手に補正が行われるようにしてしまおう、というものです。

具体的にどんな風にプログラムを作ったのか...については長くなってしまうのでまた別途書こうかなと思います。

最近ようやく補正用のプログラムが作り終わったので、今日はそれを見てお別れです。
これが簡単にできるようになったよ~ってことで。

before

こっちが補正前の画像で

before

こっちが補正後の画像、山の起伏がなくなってるのがわかると思います

ご一読ありがとうございました。

3DForest

3DForestというソフトを用いて森林の三次元点群を解析すると以下のような画像が得られます。

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赤く示されているのは主要な幹で枝分かれをすると別の色が割り当てられていきます。

これをもとに、樹木を再構築すると下のようなモデルが得られます。

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現実の樹木の形状とは大きく異なりますが、稲妻や末梢神経のようにも見え、なんとなく神秘的な雰囲気を感じました。

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試しに色を変えてみたところ、どこかアーティスティックな画像を作成することができました。

偶然の産物とはいえ、コンピュータを使った計算から人間の美的感覚が刺激されるようなものが生み出されたことに人知を超えた不思議さを感じました。

浦田2020

例年ならもうすっかり雪に覆われてもおかしくない季節,今年最後の空撮に行ってきました。昨年通った浦田に今年初めて行ってきました。

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立派な看板が設置され,作業道に砂利が入ってました。

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いざ,冬の空へ

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今日も活躍してくれるMavic2 Pro

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この一年間でたくさんの空撮をこなしてくれました。

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着陸直前

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昨年設置した杭がちゃんと残っています。

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ひっそりと雪を待つブナ林

J-stageで公開されています

直前の記事でLitchi空撮計画の作成方法について紹介させてもらいましたが,その後 J-stageで公開されるようになりました。傾斜地における対置高度一定を実現するにはLitchiを使いましょう。

 

『Litchi を用いたUAV 空撮計画の作成方法』

村上 拓彦・篠原 朋恵

https://doi.org/10.20659/jjfp.53.2_89

 

 

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