(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地上の標高に係るＤＥＭデータからＳＡＲシミュレーション画像データを作成するＳＡＲシミュレーション画像データ作成ステップと、
前記ＳＡＲシミュレーション画像データ作成ステップで作成されたＳＡＲシミュレーション画像データを、ＳＡＲ画像データ取得ステップで取得されたＳＡＲ画像データに一致させるようにパラメータを選択するデータ一致ステップと、
前記データ一致ステップで一致させた前記ＳＡＲシミュレーション画像データと前記ＳＡＲ画像データとに基づいて、前記ＳＡＲ画像データの地形歪み量を算出する地形歪み量算出ステップと、
前記データ一致ステップで略一致させた前記ＳＡＲシミュレーション画像データと前記ＳＡＲ画像データとに基づいて、前記ＳＡＲ画像データの散乱強度を算出する散乱強度算出ステップと、
前記ＳＡＲ画像データに対し、地形歪み量補正及び散乱強度補正を施す地形歪み・散乱強度補正ステップと、を有し、
前記データ一致ステップでは、下式
δx＝（ａｘ＋ｂ）Ｈ＋ｃ
におけるａ、ｂ、ｃの３変数を最急降下法により求める（ただし、δxは地形歪み量、ｘは画像Ｘ方向の位置、Ｈは標高データ）ことを特徴とするＳＡＲデータ処理方法。
【請求項２】
さらに、前記地形歪み・散乱強度補正ステップが施された前記ＳＡＲ画像データに対し、局所入射角補正を施す局所入射角補正ステップを有することを特徴とする請求項１に記載のＳＡＲデータ処理方法。
【請求項３】
前記局所入射角補正ステップを施された前記ＳＡＲ画像データによって、バイオマス量を推定するバイオマス量推定ステップを有することを特徴とする請求項２に記載のＳＡＲデータ処理方法。
【請求項４】
前記ＳＡＲ画像データ取得ステップにおいては、前記飛行体から地上に水平偏波を送信し、地上からの垂直偏波を受信することによってＳＡＲ画像データを取得することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のＳＡＲデータ処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のＳＡＲデータ処理方法を用いたことを特徴とするＳＡＲデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人工衛星や航空機などの飛行体から地上に向けてマイクロ波を送信し、地上からの反射波を受信することで取得されるＳＡＲ画像データを処理するためのＳＡＲデータ処理方法、及びそのようなＳＡＲデータ処理方法が用いられるＳＡＲデータ処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人工衛星や航空機などの飛行体にマイクロ波合成開口レーダ（ＳＡＲ）を搭載し、このＳＡＲによって地上の状態をリモートセンシングする測定手法が行われている。ＳＡＲは、地上に向けてマイクロ波を送信し、地上からの反射波を受信することでＳＡＲ画像データを取得するものである。ＳＡＲで用いられるマイクロ波の波長は、およそ１５ｃｍ〜３０ｃｍ程度であり、ＳＡＲセンサから送信されるマイクロ波は雲などを透過するために、天候によらず観測が可能であるという特徴を有している。
【０００３】
取得されたＳＡＲ画像データは、農林業分野や水資源分野に利用されている。農林業分野では、農作物の群落の構造差、植被率、バイオマス要素の調査、土壌の構造差（表面の粗度）、土壌水分（含水量）の測定調査のために、また、水資源分野では、雪質、積雪水量、積雪深などの測定調査のためにそれぞれ使用されている。
【０００４】
ＳＡＲ画像データ利用技術としては、例えば、特許文献１（特開２００４−３７３３９号公報）に、計測森林における樹種を代表する樹木に基づいて組立てたマイクロ波森林後方散乱モデルより、有り得る森林パラメータから森林の理論マイクロ波後方散乱ミュラー行列又はストークス行列のデータベースを構築する工程（１７）と、前記構築したデータベースの理論マイクロ波後方散乱ミュラー行列又はストークス行列と波長帯１５ｃｍ〜３０ｃｍのＬバンド全偏波ＳＡＲデータより算出された実測マイクロ波後方散乱ミュラー行列又はストークス行列とを比較し、一致しない場合は前記データベースに戻り、前記実測マイクロ波後方散乱ミュラー行列又はストークス行列と最も類似する理論マイクロ波後方散乱ミュラー行列又はストークス行列を検出して一致であると認定する工程（１９）と、前記比較工程（１９）で一致したときの森林パラメータ又は一致であると認定したときの森林パラメータをＳＡＲセンサーで実測された森林パラメータとして決定し、前記決定した森林パラメータに基づいて森林のバイオマスを定量的に求める工程（２０）とを含む森林のバイオマスの定量計測法が記載されている。
【特許文献１】特開２００４−３７３３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来のＳＡＲ画像データ利用によるリモートセンシングで、山地林におけるバイオマス量を推定するにあたっては、以下のような２つの問題があった。
（問題点１）地形の影響；
森林資源の多くは山岳地域（山地林）にあり、このような山地ではＳＡＲからの波長・偏波に関わらず、フォアショートニングに代表される地形歪み（散乱断面積の相違）によりバイオマス量の推定は困難である。
（問題点２）バイオマス量の推定限界（Ｂｉｏｍａｓｓ  Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｌｉｍｉｔ）；
ＳＡＲで推定できるバイオマス量は、約１５０ｔ／ｈａまでであり、樹齢２０年以上の樹木のバイオマス量の推定は困難（たとえば  Ｒａｎｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，  １９９４）
である．
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記のような問題点を解決するために、請求項１に係る発明は、地上の標高に係るＤＥＭデータからＳＡＲシミュレーション画像データを作成するＳＡＲシミュレーション画像データ作成ステップと、前記ＳＡＲシミュレーション画像データ作成ステップで作成されたＳＡＲシミュレーション画像データを、ＳＡＲ画像データ取得ステップで取得されたＳＡＲ画像データに一致させるようにパラメータを選択するデータ一致ステップと、前記データ一致ステップで一致させた前記ＳＡＲシミュレーション画像データと前記ＳＡＲ画像データとに基づいて、前記ＳＡＲ画像データの地形歪み量を算出する地形歪み量算出ステップと、前記データ一致ステップで略一致させた前記ＳＡＲシミュレーション画像データと前記ＳＡＲ画像データとに基づいて、前記ＳＡＲ画像データの散乱強度を算出する散乱強度算出ステップと、
前記ＳＡＲ画像データに対し、地形歪み量補正及び散乱強度補正を施す地形歪み・散乱強度補正ステップと、を有し、前記データ一致ステップでは、下式
δx＝（ａｘ＋ｂ）Ｈ＋ｃ
におけるａ、ｂ、ｃの３変数を最急降下法により求める（ただし、δxは地形歪み量、ｘは画像Ｘ方向の位置、Ｈは標高データ）ことを特徴とするＳＡＲデータ処理方法である。
【０００７】
また、請求項２に係る発明は、請求項１に記載のＳＡＲデータ処理方法において、さらに、前記地形歪み・散乱強度補正ステップが施された前記ＳＡＲ画像データに対し、局所入射角補正を施す局所入射角補正ステップを有することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に係る発明は、請求項２に記載のＳＡＲデータ処理方法において、前記局所入射角補正ステップを施された前記ＳＡＲ画像データによって、バイオマス量を推定するバイオマス量推定ステップを有することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のＳＡＲデータ処理方法において、前記ＳＡＲ画像データ取得ステップにおいては、前記飛行体から地上に水平偏波を送信し、地上からの垂直偏波を受信(HV偏波と称す)することによってＳＡＲ画像データを取得することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のＳＡＲデータ処理方法を用いたことを特徴とするダイヤＳＡＲデータ処理システムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のＳＡＲデータ処理方法及びＳＡＲデータ処理システムによれば、地上の標高に係るＤＥＭデータから作成されたＳＡＲシミュレーション画像データと、実際に飛行体によって取得されたＳＡＲ画像データに一致させ、一致させたＳＡＲシミュレーション画像データとＳＡＲ画像データとに基づいて、ＳＡＲ画像データの地形歪み量と散乱強度を算出し、ＳＡＲ画像データに対して地形歪み量補正及び散乱強度補正を施すので、山岳地域のような地形歪みがある地域におけるバイオマス量の推定が可能となる。
【００１２】
また、本発明のＳＡＲデータ処理方法及びＳＡＲデータ処理システムによれば、地上からのＨＶ偏波を受信することによって取得されたＳＡＲ画像データを利用するので、約１５０ｔ／ｈａを超えるバイオマス量の推定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ＳＡＲによるバイオマス量推定の原理を説明する図である。
【図２】地形によるマイクロ波の反射の様子を模式的に示す図である。
【図３】地形がＳＡＲ画像データに与える影響を説明する図である。
【図４】地上バイオマス量と散乱強度との関係を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理システムにおける処理フローチャートを示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における歪み量δxの概念を説明する図である。
【図８】ＳＡＲによって取得されたＳＡＲ画像データとＤＥＭデータから作成されたＳＡＲシミュレーション画像データを示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における散乱強度の導出を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における補正処理を実施したＳＡＲ画像データを示す図である。
【図１１】衛星搭載ＳＡＲからのマイクロ波入射角に対する散乱強度比の変化を示す図である。
【図１２】散乱強度と材積量との関係を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法によって補正処理を実施したＳＡＲ画像データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１はマイクロ波合成開口レーダ（ＳＡＲ）によるバイオマス量推定の原理を説明する図である。人工衛星や航空機などの飛行体に搭載されるＳＡＲセンサから送信されたマイクロ波は、葉を透過して樹幹によって反射する。このような樹幹によるマイクロ波の反射強度から幹材積を推定することが可能であり、過去の研究例から平坦地の森林では、森林からの電波の散乱強度と森林バイオマス量に相関があることが分かっている
図１に示すように、地形が平坦な場合においては、成長した森林にマイクロ波が照射されると、強いマイクロ波の散乱が観測され、疎林にマイクロ波が照射されると、中程度のマイクロ波の散乱が観測され、草地にマイクロ波が照射されると、弱いマイクロ波の散乱が観測される。
【００１５】
すなわち、衛星搭載のＳＡＲから発射された電波（マイクロ波）は森林の樹木間で散乱され、この散乱したマイクロ波を衛星搭載のＳＡＲで観測するが、この時の散乱された電波強度は森林における樹木の量(バイオマス量)に応じて変化し、バイオマス量が多いほど強い電波が観測される。
【００１６】
ＳＡＲで強い散乱強度が観測される地域を明るく、弱くしか観測されない地域を暗く表すと、森林に覆われた（明るい）地域と、伐採された（暗い）地域が表現できる。ＳＡＲに利用される電波は雲を透過するため、雲に覆われやすい熱帯雨林地域でも森林の定期的な観測が可能である。
【００１７】
次に、ＳＡＲで観測されるデータの地形による影響について説明する。図２は地形によるマイクロ波の反射の様子を模式的に示す図であり、図２（Ａ）は平坦地におけるマイクロ波の反射を示しており、図２（Ｂ）は産地におけるマイクロ波の反射を示している。図２において、Ｔ0、Ｔ1、Ｔ2、Ｔ3、Ｔ4、Ｔ5は、人工衛星搭載のＳＡＲにより送信されたマイクロ波の等時面を示しており、σは散乱面積を示している。図２（Ａ）に示すように平坦地では、散乱面積σは一定となり、ＳＡＲで受信される反射波の散乱強度は一定となるが、図２（Ｂ）に示すように山地では、地形の影響によりそれぞれ散乱面積が異なるものとなるので、ＳＡＲで受信される反射波の散乱強度が地形起伏に依存したものとなる。
【００１８】
図３は地形がＳＡＲ画像データに与える影響を説明する図である。図３（Ａ）は地形の一断面を示しており、図３（Ｂ）は人工衛星に搭載された光学センサーによって取得された画像データを示しており、図３（Ｃ）は人工衛星に搭載されたＳＡＲによって取得され
たＳＡＲ画像データを示しており、図３（Ｄ）はＳＡＲ画像データによって把握される地形の断面を示している。また、図３中の矢印はＳＡＲからのマイクロ波の照射方向を示している。
【００１９】
図３に示すように、地形に起伏があると、斜面の向きによって散乱面積が変化し（左側）、位置によって観測面積が大きく変化してしまう。また、この影響により画像に歪みが発生し、位置を正確に表せない。起伏のある山間部では、これら２つの影響による電波強度の変化が大きく、ＳＡＲ画像データの電波強度の差から森林バイオマス量を推定することが不可能である。
【００２０】
図３（Ａ）と図３（Ｄ）を比較すると分かるように、ＳＡＲ画像データは、実際の地形データを伸縮や短縮させる（すなわち、歪ませる）ものとなっている。
【００２１】
このように、前述した（問題点１）のように、森林資源の多くは山岳地域（山地林）に存在するにもかかわらず、山岳地域のような地形歪みがある地域におけるバイオマス量の推定がこれまで困難なものとなっていた。
【００２２】
次に、前述した（問題点２）についてより詳しく説明する。図４は地上バイオマス量と散乱強度との関係を示す図である。約１５０ｔ／ｈａまでについては、散乱される電波強度は、地上バイオマス量と概ね比例的な関係にあり、観測した電波強度から地上バイオマス量を推定することが可能である。地上バイオマス量がこれより多くなると、電波強度はこれ以上強くならず、バイオマス量推定はできなくなる。すなわち、ＳＡＲで推定できるバイオマス量は、約１５０ｔ／ｈａまでであり、樹齢２０年以上の樹木のバイオマス量の推定が困難であるという問題があった。
【００２３】
以下、上記のような（問題点１）及び（問題点２）を解決するための手段についてより詳細に説明する。図５は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。
【００２４】
図５において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６はディスプレイコントローラなどの出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９はＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、２０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。
【００２５】
図５において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
【００２６】
また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶されている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００２７】
入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力制御を行う。
【００２８】
外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＨＤ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や、或いは場合によってはフレキシブルディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する
また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
【００２９】
外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明のＳＡＲデータ処理方法をＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。本実施形態に係るＳＡＲデータ処理システムにおいては、アプリケーションプログラムとして外部記憶装置２０に表計算ソフトウエア（マイクロソフト社製のエクセルなど）がインストールされ、同ソフトウエアが提供する機能を利用している。
【００３０】
本発明のＳＡＲデータ処理方法を実現するシステムプログラムで利用される特有のデータとしては、ＳＡＲ画像データベース２１０、ＤＥＭデータベース２２０があり、これらデータが外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。
【００３１】
以上のように構成される本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理システムの構成において、外部記憶装置２０に記憶されるＳＡＲ画像データデータベース２１０は、人工衛星や航空機などの飛行体に搭載されるＳＡＲから地上に電波を送信し、地上からの反射波を受信することで取得されるデータを取得である。
【００３２】
また、外部記憶装置２０に記憶されるＤＥＭデータベース２２０におけるＤＥＭはＤｅｇｉｔａｌ  Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌの略であり、ＤＥＭデータベース２２０は区画毎（メッシュ毎）の標高データである。
【００３３】
次に、以上のように構成されるシステムにおけるＳＡＲデータ処理方法を説明する。図６は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理システムにおける処理フローチャートを示す図である。図６において、ステップＳ１００でＳＡＲデータ処理システムの処理が開始されると、続いてステップＳ１０１に進み、処理対象領域のＳＡＲ画像データを外部記憶装置２０のＳＡＲ画像データベース２１０から取得する。
【００３４】
次のステップＳ１０２では、処理対象領域のＤＥＭデータを外部記憶装置２０のＤＥＭデータベース２２０から取得する。
【００３５】
ステップＳ１０３では、ＳＡＲ画像データにおける歪み量δxを算出するためのパラメータであるａ、ｂ、ｃに初期値を設定する。ここで、歪み量δxについて図７を参照して説明する。図７は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における歪み量δxの概念を説明する図である。
【００３６】
起伏のある地域で観測されたＳＡＲ画像データは、地表の起伏によりフォアショートニングやレイオーバーなどの地形歪みが含まれている。これら地形歪みの影響を除去するため、ＤＥＭデータからＳＡＲシミュレーション画像データを作成し、ＳＡＲ画像データが最も良くマッチングする倒れ込み量の推定を行う。なお、このような地形起伏による歪みの補正を地形補正と呼ぶ。地形歪み量（δx）は、画像Ｘ方向の位置（ｘ）と標高データ（Ｈ）から以下の関係式（１）によって近似することできる。
【００３７】
δx＝（ａｘ＋ｂ）Ｈ＋ｃ      （１）
ここで、ａ、ｂ、ｃの３変数のうちａはオフナディア角に、ｂはＮｅａｒ／Ｆａｒによる入射角の変化に関する係数であり、ｃは姿勢の位置情報のズレに起因する平行移動項である。なお、ステップＳ１０３における初期値の設定では、初めに衛星の姿勢情報からａ、ｂの２変数を算出し、ｃには０を初期値として与える。
【００３８】
ステップＳ１０４では、設定されたａ、ｂ、ｃから歪み量δxを求め、この歪み量δxに基づいて、ＤＥＭデータからＳＡＲシミュレーション画像データを作成する。
【００３９】
ステップＳ１０５においては、ＳＡＲシミュレーション画像データとＳＡＲ画像データとの面積相関係数を算出する。なお、面積相関係数は局所的な最大値を得てしまうことが予想されることから、ａ、ｂ、ｃの３変数の変化幅を最初大きくし、探索を進めるに従い刻み幅を小さくすることが好ましい。ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５で算出された面積相関係数が所定値以上であるか否かが判定される。ステップＳ１０６における判定結果がＹＥＳであるときにはステップＳ１０７に進み、ＮＯであるときにはステップＳ１１２に進む。
【００４０】
ステップＳ１０６における判定結果がＮＯであるときに進むステップＳ１１２では、新たなａ，ｂ，ｃのセットが設定される。本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法では、これらａ、ｂ、ｃの３変数を最急降下法により求める。
【００４１】
ステップＳ１０６における判定結果がＹＥＳであるときに進むステップＳ１０７では、ＳＡＲシミュレーション画像データとＳＡＲ画像データとから、地形歪み量（伸張・短縮量）を算出する。
【００４２】
シミュレーション画像では地形の伸張・短縮量を信号強度として表している。つまり、地形が短縮されて観測される斜面（Ｆｏｒｅｓｌｏｐｅ）では、衛星は広い範囲から後方散乱波を受信しているため大きな値となり、逆に地形が伸張して観測される斜面（Ｂａｃｋｓｌｏｐｅ）では、狭い範囲からの後方散乱波を受信しているため小さな値となる。
【００４３】
図８（Ａ）は飛行体搭載のＳＡＲによって取得されたＳＡＲ画像データであり、図８（Ｂ）はＤＥＭデータから作成されたＳＡＲシミュレーション画像データの一例である。図８（Ｂ）は、最適化したａ、ｂ、ｃから作成したシミュレーション画像であり、濃淡の差は地形の伸張・短縮量の差を表している。ＳＡＲシミュレーション画像データはＳＡＲ画像データとほぼ類似した画像となっている。このように山間部では、ＳＡＲの情報のほとんどが地形情報（散乱断面積の差）であることを示している。
【００４４】
ステップＳ１０８では、ＳＡＲシミュレーション画像データとＳＡＲ画像データとから、散乱強度を算出する。図９は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における散乱強度の導出を説明する図である。ＤＥＭデータから散乱断面積が推定できるので，これとＳＡＲ画像データにおける受信強度の関係から検量線が作成できる。図９においては、平坦地を１として対数表記している。
【００４５】
面積相関係数が所定値以上であるＳＡＲシミュレーション画像データにおける信号強度は、ＳＡＲが観測した散乱面積と比例すると考えられる。もし、ＳＡＲの信号強度が散乱面積と完全な比例関係にあるならば、平坦地を観測した散乱面積に補正する（受信した信号強度を受信散乱面積で割り戻す）だけで、ＳＡＲの受信強度を平坦地で観測した状態に補正することが可能である。この作業を「散乱強度補正」と呼ぶ。
【００４６】
図９は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における散乱強度の導出を説明する図である。図９は統計的な手法によってこの関係を示したグラフである。横軸は地形の伸張・短縮量を意味し、０は平坦地を、０以下は地形が伸張する（受信する散乱断面積が狭い）Ｂａｃｋ  ｓｌｏｐｅを、０以上は地形が短縮する（散乱断面積が広い）Ｆｏｒｅ
ｓｌｏｐｅを表す。縦軸は、それぞれの信号強度の平均値をプロットした。
【００４７】
図９に示すようなグラフを作成すると、受信する散乱面積と受信強度とは完全な比例関係にないことが判る。これは、森林などによる体積散乱が等方的ではないことを示しており、受信強度を平坦地で観測した場合の後方散乱値に補正する際にはこのようなキャリブレーションが必要であることを示している。ここでは、補正曲線を４次式で回帰して用いた。この補正曲線とＳＡＲの信号強度およびシミュレーション画像の地形の伸張・短縮量の３つを用いると、ＳＡＲ画像を平坦地で観測した状態に補正することができる。
【００４８】
ステップＳ１０９においては、ＳＡＲ画像データに対し、地形歪み量（伸張・短縮量）補正及び散乱強度補正を実施する。図１０は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法における補正処理を実施したＳＡＲ画像データを示す図であり、図１０（Ａ）はＳＡＲ画像データに対して地形歪み量（伸張・短縮量）補正を行ったものを示し、図１０（Ｂ）はこれに加えさらに散乱強度補正を行ったものを示している。すなわち、図１０（Ａ）は正射投影（地形歪み量（伸張・短縮量）補正処理）したＳＡＲ画像データであり、図１０（Ｂ）は散乱強度補正（正射投影にもなっている）した画像データである。図１０（Ａ）の正射投影図ではＦｏｒｅ  ｓｌｏｐｅ（西側斜面）は明るく、Ｂａｃｋ  ｓｌｏｐｅ（東側斜面）は暗く表現されており、地形を明瞭に識別できる画像となっている。一方、図１０（Ｂ）の散乱強度補正画像では、地形による濃淡が完全に除去されていることが判る。また、図１０（Ａ）の正射投影画像では地形情報以外を山間部で識別できないが、図１０（Ｂ）の散乱強度補正画像では山間部での濃淡を明瞭に識別することができる。これら山間部での濃淡の差は、地表を覆う構成物の差による散乱値の違い（植生域ではバイオマス量）を表している。
【００４９】
図１０（Ｂ）の散乱強度補正画像の黒で示した紐状の地域は、地形が急峻なためレイオーバーが生じている地域を表している。レイオーバーが生じている地域では複数の地点からの信号が重複しており、散乱強度補正でもこれら信号を分離できないため、散乱強度補正の計算をしていない。
【００５０】
ステップＳ１１０においては、局所入射角補正を実施する。ステップＳ１０９の補正処理を行った段階で散乱断面積の補正は行われているが、斜面の法線と入射方向のなす角（入射角）の変化による後方散乱強度への影響は考慮されていない。図１１は平坦面の散乱強度を基準として、入射角に対する散乱強度比の変化を示している。これによれば、昇交および降交軌道ともほぼ同じ変化を示し、平坦面よりも入射角が小さい場合（斜面が衛星方向に向く斜面）には、最大１０％程度大きな後方散乱値が観測されることを示している。また、平坦面よりも入射角が大きい場合には入射角６０°付近まではほぼ補正は不要であるが、これを超える場合には最大１５％程度小さな後方散乱値が観測されていることを示している。つまり、体積散乱が主となる森林からの後方散乱強度には明らかな入射角依存性があり、バイオマス量推定時には局所入射角補正が必要であることが明らかとなった
。ここでは図１１で示した統計的な手法から、局所入射角補正を行った。
【００５１】
ステップＳ１１１におけるバイオマス量の推定では、画像データにおける濃淡の差を抽出することで、地域毎のバイオマス量の推定を行い、ステップＳ１１３でＳＡＲデータ処理システムの処理を終了する。
【００５２】
本発明のＳＡＲデータ処理方法及びＳＡＲデータ処理システムによれば、地上の標高に係るＤＥＭデータから作成されたＳＡＲシミュレーション画像データと、実際に飛行体によって取得されたＳＡＲ画像データに一致させ、一致させたＳＡＲシミュレーション画像データとＳＡＲ画像データとに基づいて、ＳＡＲ画像データの地形歪み量と散乱強度を算出し、ＳＡＲ画像データに対して地形歪み量補正及び散乱強度補正を施すので、山岳地域のような地形歪みがある地域におけるバイオマス量の推定が可能となる。
【００５３】
次に、バイオマス量の推定限界を向上するための方法について説明する。図１２は散乱強度と材積量との関係を示す図であり、図１２（Ａ）は地上に垂直偏波を送信し、地上からの垂直偏波を受信することによってＳＡＲ画像データを取得した場合（ＨＨ偏波）を示しており、図１２（Ｂ）は地上に水平偏波を送信し、地上からの垂直偏波を受信することによってＳＡＲ画像データを取得した場合（ＨＶ偏波）を示している。また、図１３は本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法によって補正処理を実施したＳＡＲ画像データを示す図であり、図１３（Ａ）はＳＡＲ画像データに対して地形歪み量（伸張・短縮量）補正を行ったものを示しており、図１３（Ｂ）はＨＨ偏波のＳＡＲ画像データに対して散乱強度補正を行ったものを示しており、図１３（Ｃ）はＨＶ偏波のＳＡＲ画像データに対して散乱強度補正を行ったものを示している。
【００５４】
図１３（Ｂ）及び図１３（Ｃ）で示すように、ＨＨ・ＨＶ偏波とも地形の影響が明瞭に除去されていることが解る。また、後方散乱補正画像には山間部で明るさの違いが認められ、この濃淡の差が山間部におけるバイオマス量の違いを表していることになる。なお、ＨＨとＨＶの両者を比較するとＨＨ偏波に対しＨＶ偏波では明暗のコントラストが高く、輪郭も明瞭となっている。ＨＨ偏波でコントラストが低くなっている理由は、地表と樹幹による２回反射が多く観測されるためと考えられ、ＨＶ偏波がより正確なバイオマス量を反映すると考えられる。
【００５５】
図１２に示すように、本発明の実施形態に係るＳＡＲデータ処理方法においては、地上からのＨＶ偏波を受信することによって取得されたＳＡＲ画像データを利用することにより、約１５０ｔ／ｈａを超えるバイオマス量の推定が可能となる。
【符号の説明】
【００５６】
１０・・・システムバス、１１・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、１２・・・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１３・・・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、１４・・・通信制御部、１５・・・入力制御部、１６・・・出力制御部、１７・・・外部記憶装置制御部、１８・・・入力部、１９・・・出力部、２０・・・外部記憶装置、２１０・・・ＳＡＲ画像データベース、２２０・・・ＤＥＭデータベース
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図３】
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【図８】
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【図１０】
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【図１３】
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