リモートセンシング 測量学実習 第 2 回
本日の概要 実習の目的 リモートセンシングとは？ 概要 リモートセンシングのしくみ 衛星画像とバンド マルチバンドと解析 IKONOS ArcGIS を用いた解析 使用データ 作業フロー
実習の目的 リモートセンシングについて理解を深める。 衛星画像（ LANDSAT TM と IKONOS ）を用いて，リ モートセンシングを行い土地の状態を考察する。
リモートセンシング 地球観測衛星等のような無限遠から，対象物に直接 触れずに対象物の大きさや形，性質を観測する技術 観測を行う対象物が反射したり、放射したりしてい る光等の電磁波の特性を利用 – 広範囲を一度に把握できる – 同じ地域を経年的に観測する ことができる – 直接現地に行かなくても，状 態を知ることができる – 不可視の情報（温度など）を 知ることができる 地球観測衛星による観測イメージ 特徴
データからわかること 流氷の状況 オゾン層破壊 火山活動 など 地形 土地被覆状況 植生分布 海洋汚染の状況 LANDSAT-2/MSS ＜利用例＞ 土地被覆状況 植物の多いところが識別しやす いように処理した画像 赤色：草や樹木が生えている 灰色：市街地
リモートセンシングのしくみ 各波長帯における反射・放射の強さが，物質の種類 （植物，土，水等）によって異なる 地球観測衛星には，各波長帯における反射の強さや 放射の強さをとらえるセンサを搭載 可視光線 マイクロ波センサ
地球観測衛星の種類 LANDSAT MOS JERS-1 RADARSAT IRS SPOT ADEOS ERS TRMM IKONOS 衛星によって搭載しているセンサーの波長帯 が異なる など 海洋観測衛星 1 号「もも 1 号」
衛星によるセンサーのバンド（波長帯） の違い
バンド（波長帯）の特徴 （ LANDSAT TM の場 合） BAND1BAND3BAND7
LANDSAT TM の各バンドの特徴 BAND 波長帯特徴・分析 ～ 520nm 土壌と植生との分類，針葉樹と広葉樹と の判別，植生分析 ～ 600nm 植物の活力度 ～ 690nm 陸域と水域の判別，クロロフィルの吸収 度の指標 ～ 900nm 植物活性度の指標，陸水の判別，地形図 の判読 ～ 1750nm 陸水域の判定，植物や土壌の含水量の指 標 ～ 12500nm 温度測定の指標 ～ 2350nm 地質における熱水変質地域の識別
バンドの合成（マルチバンド） 複数のバンドをの 3 つのカラー（ RGB ）で合成表示 ナチュラルカラー（ R3 G4 B2 ） 植生が緑色に強調 フォールスカラー （ R4 G3 B2 ） 植物域が赤色に強調 トゥルーカラー （ R3 G2 B1 ） 人間の目に近い色 遠赤外線カラー合成（ R6 G4 B2 ） 地表温度が高い所が、赤色に強調 中間赤外カラー合成（ R7 G5 B3 ） 都市域内や植物域内の区分がより詳しく表示
トゥルーカラー ナチュラルカラー フォールスカラー 遠赤外線カラー合成
IKONOS とは 米国の軍事技術をベースに開発された地球観測衛星 解像度 1m （民生用衛星画像で最高の解像度） 可視光のセンサー （バンド 1 ～ 3 ） と近赤外線センサー （バンド 4 ） 天橋立周辺 バンド波長帯 Band1 450 ～ 520nm Band2 520 ～ 600nm Band3 630 ～ 690nm Band4 760 ～ 900nm イコノスのバンド
ArcGIS を用いた解析 使用データ ArcGIS の使い方は、前期「データ処理演習・デザイ ン演習 A 」のレジュメを参照してください
本日の課題 IKONOS のシングルバンド（ 1 つ）およびマルチバンド（フォー ルスカラー，ナチュラルカラー，トゥルーカラーの 3 つ）の画 像をそれぞれ表示したものを A4 プリント 1 枚にレイアウトせよ． また，これらの４つの画像の特徴からそれぞれの画像で判読で きる土地被覆に関して述べよ．（ 400 字） 提出は，画像をレイアウトしたものを上に，論述したものを下 にして A4 用紙 2 枚をホッチキス止めした状態で景観計画研究室 へ提出すること．（ただし，論述はワープロ打ちのこと）