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Remote Sensing Technology
Chiba University リモートセンシング工学 Remote Sensing Technology ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ Josaphat Tetuko Sri Sumantyo 千葉大学大学院自然科学研究科 Graduate School of Science and Technology, Chiba University
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講義日程・教室 日程:水曜日5コマ(16:00~17:30)計15回 教室:環境リモートセンシング研究棟1F 502号講義室
教室:環境リモートセンシング研究棟1F 502号講義室 授業形式:講義(12回)+演習(3回)+レポート
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講義の内容 1.合成開口レーダ(SAR)の概要・演習 3回 2.SARの応用(RSとの関係、応用等) 1回
1.合成開口レーダ(SAR)の概要・演習 3回 2.SARの応用(RSとの関係、応用等) 1回 2.SARの概要(歴史、原理等) 1回 3.電磁波の基礎概念(波動、偏波、減衰、散乱等) 1回 4.レーダ方程式とマイクロ波の散乱(アンテナパターン等) 2回 5.パルス圧縮技術とレンジ方向の画像生成 2回 6.合成開口技術とアジマス方向の画像生成過程 3回 7.SAR画像解析の基礎 2回 合計15回
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演習 ノートパソコン 画像 : JERS-1 SAR ソフトウェア : RESTEC SAR処理ソフト Adobe Photoshop
ソフトウェア : RESTEC SAR処理ソフト Adobe Photoshop 内容: 1.概要 1回 2.SARデータ処理 2回
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参考文献 (1)合成開口レーダ画像ハンドブック、飯坂穣二監修、日本写真測量学会偏、朝倉書店
(2)画像解析ハンドブック、高木幹雄、下田陽久監修、東京大学出版会 (3)JERS-1 SAR/ERS-1 AMI IMAGEデータフォーマット説明書、(財)RESTEC (4)合成開口レーダ、畚野信義、日本リモートセンシング学会誌、Vol.1、No.1、1981,pp.50~107 (5)連載講座、江森康文、日本写真測量学会誌、Vol.23、No.2、1984~Vol.24、No.3、1985まで 全7回 (6)SARインターフェロメトリによる南極の氷河氷床研究のための技術的検討、木村宏、見富添、 西尾文彦、(社)日本リモートセンシング学会第18回学術講演論文集、pp.65~68 (7)資源探査のためのリモートセンシング実用シリーズ⑤ 合成開口レーダ 財団法人 資源観測 解析センター(ERSDAC)偏 (8)リモートセンシングのための合成開口レーダの基礎、大内和夫(著)、東京電機大学出版会 (9)平成17年度 地球観測衛星データ利用セミナー 参考資料
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参考文献 価格: ¥4,515 (税込) 価格:¥16,675 (税込) 価格:¥12,659 (税込)
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参考文献 Price:$210.00 Price:$109.71
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注意事項 出席率 80% (最低:15X80%=12回) 演習に参加 レポート 連絡先 ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ
出席率 80% (最低:15X80%=12回) 演習に参加 レポート 連絡先 ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ 環境リモートセンシング研究センター 研究棟 202号室 電話043-290-3840 (内線3840)
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1.イントロダクション 1.1.SARとその定義 SAR(Synthetic Aperture Radar)
SAR(Synthetic Aperture Radar) 衛星自身がマイクロ波を照射しその 後方散乱を受信・画像化するセンサ SARの利点は? 全天候性(観測時の天候に左右されない) 昼夜観測が可能(アクティブセンサ、太陽光不要) コヒーレント性(位相のそろい具合)が高い→InSARへの応用 偏波特性→ポラリメトリ SARの欠点は? マイクロ波後方散乱画像の解釈の複雑性 (光学センサとは全く異なる見え方) Side lookingによる画像のゆがみ、倒れ込み マイクロ波センサ アクティブセンサ 映像レーダ
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ALOS PALSAR PALSARは、衛星から発射した電波の反射を受信することで観測するセンサであるため、観測する領域の天候・昼夜に関係なくデータを取得可能です。 また、観測範囲や分解能が可変であり、用途に応じた柔軟な観測が可能です。 PALSARの主要諸元 主要観測モード 高分解能モード SCAN SAR 観測周波数 L-band(1.27GHz) 偏波 HH,VV,HH&HV,VV&VH HH,VV 地上分解能 10m 100m ルック数 2 8 観測幅 70km 250~350km オフナディア角 10~51° 雑音等価後方散乱係数 約-23dB
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1.2 人工衛星搭載SARと地上との幾何的関係
1.2 人工衛星搭載SARと地上との幾何的関係 センサアンテナ ①:オフナディア角 off-nadir angle (look angle) ②:俯角 ③:レンジビーム幅 ④:入射角 incidence angle ⑤:アジマスビーム幅 水平方向 衛星進行方向 ② ① ③ スラントレンジ方向 レンジ方向 アジマス方向 ⑤ ④ ニアレンジ グランドレンジ ターゲット ファーレンジ
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1.3 可視センサとマイクロ波センサ 可視センサ :人間の眼に近い波長帯での観測。 直感的な理解が容易。太陽光の反射 マイクロ波センサ :人間の眼で感じられない→直感で理解できない cmオーダーの波長 後方散乱というメカニズムの複雑さ 観測原理に由来する画像の歪み
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<1章まとめ> SARとは:アクティブマイクロ波画像レーダ SARの利点:全天候性、昼夜観測可、コヒーレント性、偏波特性
観測方式に由来する画像のゆがみ 光学センサとの違い:直感的かそうでないか SARを理解する上での幾何学的位置関係とその用語の理解
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時間変化をする信号を場所の関数として表現するには
2.マイクロ波の特徴 2.1 波の表現 ~位相と振幅 電磁界を空間の一転で眺めた場合、時間の関数として振動する 時刻を固定して電磁界の空間分布を観測すると場所の関数として振動する 振幅 波長 電界 時間(t) 位相:f 空間位置(x) 電界 時間変化をする信号を場所の関数として表現するには 振幅と位相という変数を必要とする df 波の表現: F(t)=exp[2pift] f:周波数 = f dt
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2.2 マイクロ波の波長域 波長 バンド名 波長(mm) 周波数(GHz) Ka 7.5 ~ 11.0 40.0 ~ 26.5 K
2.2 マイクロ波の波長域 10GHz GHz 0.2mm mm mm mm cm m バンド名 波長(mm) 周波数(GHz) Ka 7.5 ~ 11.0 40.0 ~ 26.5 K 11.0 ~ 26.7 26.5 ~ 18.0 Ku 16.7 ~ 24.0 18.0 ~ 12.5 X 24.0 ~ 37.5 12.5 ~ 8.0 C 37.5 ~ 75.0 8.0 ~ 4.0 S 75.0 ~ 150 4.0 ~ 2.0 L 150 ~ 300 2.0 ~ 1.0 P 300 ~ 1000 1.0 ~ 0.3 可視 中間赤外 熱赤外 マイクロ波 赤外線近赤外 KaKuX C S L P 電磁波の波長帯と名称 100 大気伝達 % 50 0.2mm mm mm mm cm m 波長 波長帯毎の大気の透過率
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2.3 マイクロ波の反射と透過(1) 入射波 反射波 反射と透過の関係 q q 反射と透過の割合 → 媒質の誘電率が影響 鏡面反射が多くなる要因 → 表面の粗度が影響 反射波 q`
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鏡面反射 インドネシア・アナククラカトア山島群
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地表面におけるマイクロ波の反射(表面散乱)の模式図
2.3.マイクロ波の反射と透過(3) <II.表面粗度の違いによる効果> Rayleighの条件: h≦l/(8 cos q) → 地表面が滑らかとする基準 JERS-1の場合: l=0.23m, q=38oとすると ①を満たす表面粗度の条件: h≦3.65 cm となる ①滑らかな面による反射 ②やや粗い面による反射 ③粗い面による反射 地表面におけるマイクロ波の反射(表面散乱)の模式図
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③粗い面による反射 ①滑らかな面による反射 ②やや粗い面による反射 インドネシア・アナククラカトア山島群
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2.4 マイクロ波の散乱 ~表面散乱と体積散乱~ 表面散乱:媒質と媒質(誘電率の異なる物質間)の境界面で 起こる相互作用(広義の反射)に起因する散乱 局所的な反射(あるいはその繰り返し)により、鏡面 反射とは異なる方向へ入射波が出て行く 体積散乱 ① 透過してきた電磁波が物質中の誘電率の 異なったものに接してその境界面で散乱する場合 ② 地表被覆物体による体積散乱。森林における 木の幹、葉、枝などによる散乱
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2.4 マイクロ波の散乱 ~表面散乱と体積散乱(2)~
2.4 マイクロ波の散乱 ~表面散乱と体積散乱(2)~ 体積散乱の模式図 植生 表面散乱 誘電率の異なるものからの体積散乱 不連続面からの散乱 氷河の氷 樹冠表面からの散乱 葉、枝などからの体積散乱 表面散乱 誘電率の異なるものからの体積散乱 不連続面からの散乱 表面散乱 乾いた沖積層
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垂直偏波 直線偏波 水平偏波 円偏波 左旋円偏波(LHCP)
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Refresh time (research introduction) リフレッシュタイム(研究紹介)
Recorded by Josaphat : Nice, France 11 Nov 2004
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2006 : ALOS
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合成開口レーダ画像生成過程 Range JERS-1 satellite Azimuth North raw data range compressed image North sensor illumination azimuth compressed image rotated image
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