寄稿５

リモートセンシング技術の原理と活用例〜今、
リモートセンシング技術により何がどこまでわかるのか〜

東京大学 生産技術研究所 人間・社会系部門 准教授

竹内 渉

抄録

本稿では，近年の宇宙技術発達とともに利活用が進みつつある，リモートセンシング技術を取り上げ，計測の原理を理解し，主に陸域のリモートセンシングについて，国内外での技術活用，研究開発事例を紹介することを目的とする。

を調べる際には、圧縮あるいは引っ張りなどの非可

1. はじめに（本稿の趣旨と論点）

逆的な破壊試験を行うのとは対照的である。
内閣府の試算によると、 宇宙産業の国内市場は

非接触センサとは、直接物体に触れることなく熱、

2017 年度におよそ 1.2 兆円であり、15 年後の 2030

エネルギーなどの物理的刺激を計測し、パルスとし

年初頭には、倍増の 3 兆円を目指すという。宇宙産て伝達する計測機器のことであり、能動型と受動型

業は大きく 2 つに分けられ、一つが人工衛星や打上がある。能動型は自らエネルギーを発し跳ね返るエ

げ用ロケット等を製造する「 宇宙機器産業 」、もうネルギーを計測するもので、レーザ距離計や音波ソ一つが人工衛星を利用してデータの送受信を行いそナーがそれに当たる。受動型は物体表面から反射・れを利用する「 宇宙利用産業 」である。宇宙利用産放射される電磁エネルギーをスペクトルとして計測業の規模の大きなものには、通信放送、測位、リモー

するものであり、デジタルカメラやサーモグラフィー

トセンシングがあり、消費者向けのサービスの割合が代表的なものである。

が圧倒的に大きいため、ビッグデータや人工知能な陸域のリモートセンシング技術は、大きく分類すどの技術を活用した新たな関連市場の創出に熱い視ると、形状、色・温度、距離を計測する 3 つのシス

線が寄せられている。

テムから構成される。

本稿では、近年の宇宙技術発達とともに利活用が進みつつある、リモートセンシング技術を取り上げ、

1 ）可視赤外のリモートセンシング
可視から熱赤外領域で反射・放射されたスペクト

計測の原理を理解し、主に陸域のリモートセンシン
グについて、国内外での技術活用、研究開発事例を

ルを利用し、対象物の色・温度を計測する技術

紹介することを目的とする。

2 ）写真測量
可視領域で撮影された複数の写真の視差を利用し、対象物の形状を計測する技術

2. リモートセンシング技術とは3 ）合成開口レーダ（ SAR ）、ライダー（ LiDAR ）リモートセンシング（ Remote sensing ）とは、
「非マイクロ波、近赤外あるいは可視光で照射された接触センサシステムが計測した電磁エネルギーをス

信号が跳ね返るまでの時間を利用し、対象物までのペクトルとして読み込み、 画像として解釈し、対象距離を計測する技術

物や場について信頼性のある情報を得る技術 」と定表 1 に示すように、リモートセンシングの歴史は、義される。例えば、コンクリートや金属などの強度

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と同時に発足した生産技術研究所（ 旧第二工学部 ）その後、およそ 150 年をかけて気球、航空機、レー

では、それまで陸軍で行われていた測量の研究を大ダー、カラー画像、衛星搭載と、センサもプラット

学で開始した。1950-1970 年代の測量（ 丸安隆和 ）、フォームが進化してきた。これらは、その間の 2 回

1970-1990 年代の写真測量（ 村井俊治 ）、1990-2010の世界大戦、その後の米ソ冷戦を主体とした軍事技

年代のリモートセンシング基礎研究（ 安岡善文、沢術としての発展に他ならない。我が国が高度成長を田治雄 ）、2010 年代以降の応用研究へと、研究を発謳歌していた 1972 年に米国が初めて非軍事衛星で展させてきた歴史を持つ。

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写真撮影技術が発明されたおよそ 190 年前に遡る。

ある ERTS-1（ 後の Landsat ）運用を開始し、衛星リ
モートセンシング時代が到来した。近年では、20 年ほど前の 1999 年に軍事衛星に近い 1m 解像度を持つ
商用衛星 IKONOS の運用が開始され、程なく 2000

図 1 は、極軌道衛星の場合の人工衛星の軌道を表年代中盤に Google Earth が登場、2010 年代になるしている。地球を観測するセンサが搭載された人工と UAV や小型衛星が普及し、いわゆるビッグデー

衛星は、第 1 宇宙速度と呼ばれる速度で航行し、そタ時代の先駆けとなった。この半世紀の間に驚くべの速さは、重力と遠心力が釣り合う均衡点から算出

き変化を遂げた技術の一つであると言える。

される。南極と北極を周回する衛星は極軌道衛星と筆者が所属する東京大学生産技術研究所は、日本呼ばれ、多くの地球観測衛星はこの軌道を描く。極のリモートセンシング発祥の地である。戦後 70 年の軌道衛星は上空 700km をおよそ 7.9km/s の速度で航歴史に照らし合わせると、1947 年の新制大学制度

行し、地球をおよそ 100 分で一周する計算になる。
これに地球の自転を組み合わせると、ちょうどりん

表 1 リモートセンシングの歴史

ごの皮を剥いていくような形で舐めるように地球を1826 - Joseph Niepce（仏）が人類最初の写真撮影を行う

観測することができる。地軸に対して傾きを変えることにより、飛来時間の調整を行う。地球の半径が1858 - G aspard Tournachon（仏）が気球から写真撮影を行う

およそ 6,400km であるから、350km 上空を周回する

1913 - 航空写真撮影開始

スペースステーションと同様に、極軌道衛星は意外

1935 - レーダー計測の発明と地球と近い位置にいることがわかる。衛星は、大1942 - Kodak 社がカラーフィルムの特許を取得
1950 - 航空機搭載熱スキャナが開発されるきいもので 4t（ マイクロバスくらいの大きさ ）、小さ1957 - 合成開口レーダー計測が発明される

いもので数キロ（ マイクロ / ナノサテライトと呼ばれ1962 - Corona 衛星シリーズが運用開始

る ）様々なサイズがあるが、軌道がわかれば大きい

1972 - ERTS-1（後の Landsat）運用開始、衛星時代の到来

衛星だと地上から肉眼で確認できる場合もある。

1999 - 1m 解像度の衛星 IKONOS 運用開始

一方で、ひまわりのような静止衛星は、地球の自2006 - Google Earth 開始

転と同じ速度で周回し、常に同じ位置にいるように2013 - U AV、小型衛星技術の開発、ビッグデータ時代の到来

図1

軌道が制御され、地球全体を一度で観測するために極軌道衛星の場合の人工衛星の軌道

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リモートセンシング技術の原理と活用例 〜今、リモートセンシング技術により何がどこまでわかるのか〜

2.1 衛星リモートセンシングシステム

図2

宇宙からのリモートセンシングの概念図

高度およそ 36,000km 上空を周回している。参考ま星、航空機、UAV（ Un-maned Aerial Vehicle ）など

でに、 測 位 衛 星 であるアメリカの GPS、 日 本 の上空から撮影する際の機器のことをプラットフォー

QZSS（ みちびき ）などは、およそ 22,000km を航行ムと呼んでいる。昼間の計測では太陽光が光源となしている。

り反射エネルギーが卓越するため、Google Earth で

図 2 は、衛星リモートセンシングシステムの概念

目にするような画像を取得することができる。夜間

図を示している。

は光源がないため、放射エネルギーのみが観測され

図 2 の左上に示すように、宇宙からのリモートセ

ることになる。図 3 に示すようにビル、街灯、自動ンシングでは、地物からの反射あるいは放射エネル車、漁船など人間活動によって発せられる微小な光

ギーを電磁波の波長別に（ 分光して ）感知する。衛を観測する特殊なセンサも存在する。データ取得の

図3

米国 VIIRS/DNB による夜間光の観測と社会経済指標との関連

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備の飛躍的な発展とともに、リモートセンシング技の信憑性、統計調査の費用面・時間面の問題から、術は大きく発展した。

統計調査に代わる方法として衛星からの夜間光観測への期待が高まっている。

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網羅性、調査頻度の低さ、途上国等におけるデータ

2.3 反射と分光スペクトル
図 2 の下に示すように、電磁波は、横軸に示す波

2.2 可視光の計測原理

長別に名前がつけられており、紫外線（ 0.1-0.4 マイ
クロメートル ）、可視（ 0.4-0.7 マイクロメートル ）、

きる波長領域は可視のリモートセンシングと呼ばれ、近赤外（ 0.7-1.6 マイクロメートル ）、中間赤外（ 1.6-8

高校の物理の実験でもおなじみのプリズム実験で計

マイクロメートル ）、熱赤外（ 8-12 マイクロメート

測が可能である。あらゆる光の集合体である白色太ル ）、マイクロ波（ 1 センチメートル - 数メートル ）と陽光は、プリズム中を通過する際に異なる屈折率を呼ばれている波長別の反射または放射の強さのこと持ち、波長の短い光ほど大きく屈折することが知らをスペクトルと呼んでいる。

れている。その結果、遠方では赤橙黄緑青藍紫（ せ図 4 に示すように、衛星リモートセンシングで観

きとうおうりょくせいらんし ）に白色光が分光され測されるスペクトルは、波長方向に離散的な値としることが知られている。雨上がりに空に現れる虹は、て計測され、バンドあるいはチャンネルと呼ばれる。

空中にある雨滴がプリズムの役割を果たすことに最近では、スペクトル分解能を従来よりも 10 倍以上

よって分光された例である。ここに Charged coupled向上させたハイパースペクトルセンサを地上での計

device（ CCD ）と呼ばれる電荷結合素子を用いたセ

測のみならず、衛星に搭載する計画もある。ハイパー

ンサを配置することにより、CCD の各素子が光にさスペクトルセンサは、スペクトルの連続的なデータらされ、蓄えられた光の強度が電荷として記録されが得られ情報量が多い一方で、データ量が増大するる。電荷は増幅されてアナログ信号からデジタル信ことから、 衛星から地上へのデータ転送がボトル号に変換される。たいていの CCD は 1 次元または 2

ネックになる点が問題である。

次元のシリコンチップ上に配列されている。CCD の

図 2 の下のスペクトルに戻る。地球観測の場合は、発明により、リモートセンシング画像はフィルムか

紫外線の多くは大気中のオゾンに吸収されてしまう

らデジタルデータになり、1980 年第以降、画像処理ため、地上には届かず、それよりも長い波長帯が観技術、コンピュータ処理速度、データアーカイブ設

測で使用される。

図4

衛星ごとの波長分解能の比較

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図 2 の右上に示すように、我々人間の目で認識で可視領域では、地表の対象物が太陽光を光源としるいはチャンネルを持つのは、地球の温度に関係すた電磁エネルギーを吸収し、その残りが反射としてる。地表面、海面の温度は、摂氏マイナス 60 度か衛星から計測される。例えば、クロロフィルが活性らプラス 70 ほどに分布すると考えてよく、これをプ化した状態の植物は、光合成を行うために太陽光のランクの式に代入すると、図 1 の右に示すように、

うち、緑よりも青と赤の光を多く選択的に吸収し、

およそ 10 から 12 マイクロメートル付近に電磁エネ

相対的に多くの緑が反射されることになり、緑色にルギーのピークが来るためである。

見えることになる。また植物は、細胞を構成するセルロースが人間の目で見えない近赤外で高い反射を

2.5 大気と陸域計測示すことも知られている。こうして、異なる波長での反射特性、すなわち分光スペクトルの違いから、

図 2 の右上に示すように、宇宙からの地球計測を

地表物の特性を区分することが可能になる。

考えた場合、地表から反射あるいは放射されてきた
電磁エネルギーは、大気中に存在する水蒸気、オゾ
ン、二酸化炭素、メタンなど、特定の大気成分が固2.4 放射エネルギーと熱赤外の計測

有の波長のエネルギーを吸収する放射伝達過程を考図 2 の下に示すように、中間赤外（ 1.6-8 マイクロえる必要がある。この吸収分がないと、地球から放メートル ）、熱赤外（ 8-12 マイクロメートル ）と呼ば射されるエネルギーは宇宙空間へと失われて、地球れる放射エネルギーは夜間の計測に利用される。電の温度は大変低い状態になってしまう。図 5 は、大磁エネルギーは、プランク関数と呼ばれる上に凸の

気中のガスによるエネルギーの吸収を示している。

緩やかな関数で記述され、 物体の温度と放射率に値が高いほど吸収される割合が高く、波長依存性がよって決まる。放射率は、理論値に近い水の放射率ある。この性質を利用して、水蒸気、オゾン、二酸はほぼ 1 とみなしてよく、森林、草地、河川、湖沼、化炭素、メタンなど大気の濃度分布を計測するのが海洋の放射率は 0.95-0.99 となる。砂漠、露出した

大気のリモートセンシングである。一方で、陸域の岩、金属など、放射率が低い対象物を計測するとき

リモートセンシングでは、大気成分をノイズとしてには、見かけ上の温度の取り扱いに注意が必要であ取り除く必要がある。大気成分、陸・海成分は、おる。図 3 にあるように、ほとんどの地球観測センサ

互いにとってノイズかシグナルか、これらを互いにが、10 から 12 マイクロメートル付近に計測バンドあ

分離して計測することが、永遠の課題である。

図5

大気中のガスによるエネルギーの吸収

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3.1 可視赤外のリモートセンシング

あるガス観測衛星 GOSAT が捉えたシベリア永久凍土地帯のメタンガスの様子である。背景の Landsat

可視赤外のリモートセンシングは、可視から熱赤画像を見ればわかるように、湿地性森林を切り開き、外領域で反射・放射されたスペクトルを利用し、対油田開発を行なっているが、メタンガスの発生が指象物の色・温度を計測する技術である。例えば、図摘されている。性能の異なる衛星搭載センサを利用

7 は東大駒場キャンパス周辺の航空写真と衛星画像

すれば、大気成分を観測するのみならず、陸域でのを比較したものである。航空機から衛星へ、モノク

変動情報を同時に追いかけることが可能となる。

ロ画像からカラー画像へ、空間解像度分解能も格段

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図 6 は、日本の環境省と JAXA のプロジェクトでに向上した撮像が可能になった。キャンパス内の建
現在世界最高解像度は、 米国の Geoeye 衛星で、700km 上空から 30cm の物体を認識することができる。すなわち東京から望遠鏡で覗くと大阪の人間の有無がわかることになる。これら民生利用の衛星画像もすでに軍事利用転用な可能なレベルまで技術レベルが向上しており、1km2 あたり 5,000 円ほどで誰でも購入できるようになった。こうした衛星画像は、Google Earth をはじめとして時系列変動を簡単に可
図6

視化できるサービスがウェブ上に充実している。一 OSAT が捉えたシベリア永久凍土地帯のメ
G
タンガス

方で、ビジネス利用する上でセキュリティやプライバシの問題が指摘されるようになってきたため、我が国では、2016 年にリモートセンシング法が成立している。

3. リモートセンシングの種類と応用事例

衛星リモートセンシングは、スペクトルの情報を2 で触れたように、陸域のリモートセンシング技術

定期的かつ均質に取得できるため、森林や農地など

は、1 ）可視赤外のリモートセンシング、2 ）写真測量 ,季節変化を伴う地物の判別を行う点で有利である。

3 ）合成開口レーダ（ SAR ）、ライダー（ LiDAR ）の 3

季節変化を捉えた複数の画像から、画素ごとに可視つに分けられる。それぞれについていくつか応用事例

近赤外スペクトルの時系列変動をモデル化し、類型を紹介する。

化する作業のことを土地被覆分類と呼んでいる。

図7

東大駒場キャンパス周辺の航空写真と衛星画像の比較

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物、樹木、グラウンドなどが目視でも識別できる。

図8

首都圏の人口増加と土地利用の変化

1970 年代以来の蓄積がある衛星画像を大規模に処ることも可能である。火災が起こると、地物の表面理することにより、経年変化を追うことができる。

温度が上昇し、プランク関数のピーク波長が短波長

例えば、図 8 は、首都圏の人口増加と土地利用の変側へ移動することが知られている。これをウィーン化を表している。1972 年から 2011 年のおよそ 40 年の変位則と呼んでいる。この特性を活かし、中間赤間で首都圏の人口はおよそ 2500 万人から 3700 万人

外と熱赤外に搭載された複数の波長を利用して大規になったが、人口の増加とともに都市域（ Urban/

模な熱源を感知する。図 9 は、米国の地球環境衛星

built-up ）の面積がおよそ 2.2 倍になり、農地が 30％

Terra MODIS から作成したアジアの林野火災分布

ほど減っている事がわかる。

図と土地被覆分類図を示している。左側の林野火災

また、熱赤外スペクトルを利用すると、林野火災、

分布図は、明確な季節性を持っている。例えば、タ油田でのガス燃焼、大規模発電などの熱源を感知す

イやベトナムなどは 3 月から 5 月にかけて火災が多

図9

アジアの林野火災分布図と土地被覆分類図

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から 11 月にかけて火災が多い。これは、乾季と雨季可能となった。図 10 の右に示すように、直下画像の季節変動をしっかり反映した結果となっている。

ではビルの屋上が見えているが、前方、後方画像で

北朝鮮・韓国の軍事国境線もくっきり現れており、はビルの側面が観察できる。衛星とカメラの位置と極東ロシアでも多くの火災が起こっている事が確認

姿勢正確にわかれば、ステレオ視の原理で建物、地できる。一方で、右側の土地被覆分類図をみると、盤の高さを推定する事ができる。現在運用されてい黄色く着色された部分が農地、緑色が森林であるが、る衛星には、 スタートラッカーと呼ばれる恒星のほとんどの火災はそのどちらかで起こっている事がデータベースが搭載され、GPS による時計誤差も非わかる。森林の場合、自然発火というケースもなく常に小さい。衛星の姿勢制御技術は、2000 年以降はないが、多くは開墾のために人為的に着火された格段の進化を遂げ、衛星画像を地図に投影するためものであると考えられており、二酸化炭素の大きなの位置合わせ、幾何補正と呼ばれる前処理の手間は放出現であることが長年問題視されている。我が国大幅に減った。

は、宇宙技術を用いた森林の保護活動（ Reduction

また計算機資源も従来とは比べ物にならないほど

of emission from deforestation and degradation,

発達し、JAXA と NTT データは 100 万枚以上取得さREDD ）にも国際的な協力のもと力を注いでおり、れた PRISM 画像を膨大な時間をかけて全球処理を

カーボンオフセットを通じた国際的な科学技術外交

行い、世界最高解像度 5m のデータを AW3D としての一つの柱になるものと期待されている。

作成し、2015 年から販売（ 30m 解像度は無料 ）している。 こうして 作 成 された 地 形 デー タ（ Digital
Elevation Model, DEM ）は、洪水氾濫解析、森林バ

3.2 写真測量

イオマス量推定、地盤工学的な解析など、多種多様にわたる利用が始まっている。

写真測量とは、可視領域で撮影された複数の写真の視差を利用し、対象物の形状を計測する技術のこ

狭い範囲であれば、近年普及が進んだ UAV によとである。我々の目も写真測量を行う最も優れたシる撮影画像からも Structure from Motion（ SfM ）とステムの一つと言える。 写真測量の歴史は古く、いう画像処理技術を使用して、このような立体画像

1950 年ごろから長らく航空機搭載型のカメラから撮を作成する事が容易に可能である。図 11 にマレーシ

影した手法が主要な地位を占めてきたが、JAXA がアのオイルパーム林における UAV 立体視画像を示

2006 年に打ち上げた衛星搭載トリプレットセンサ

した。作成された高さ情報と画像から得られるスペ

ALOS/PRISM が世界の常識を覆した。

クトル情報から、樹木の成長量、健康状態、本数、場所などを 3D GIS 上に表現でき、森林管理や精密

図 10 の左に示すように、ALOS/PRISM は、衛星の進行方向に対して前方、直下、後方と 3 方向のカ

農業への利用が近年進みつつある。

図 10

図 11 マレーシアのオイルパーム林における UAV 立
体視画像

ALOS/PRISM を用いた衛星からの立体撮影

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リモートセンシング技術の原理と活用例 〜今、リモートセンシング技術により何がどこまでわかるのか〜

メラを搭載し、ステレオ以上のトリプレット観測が寄稿５

く、赤道を跨いだマレーシアやインドネシアは 9 月

3.3 合成開口レーダー（SAR）、ライダー（LiDAR）

衛星 SAR 画像には、X バンド（ 3cm ）, C バンド（ 6cm ）, L バンド（ 24cm ）の主に 3 つの波長分解能

合成開口レーダ（ SAR ）は、衛星が軌道を移動しがあり、Terra SAR-X は波長分解能 3cm の X バンながらマイクロ波を地表に照射し、同じ地点を複数

ドレーダである。波長分解能が高いほど高精度に地回観測することにより、見かけ上大きなアンテナを

盤変動成分を検出できるが、波長分解能より大きい持っていることと等しい画像を得る技術のことであ

変動成分が検出された場合の解釈が難しくなるこる。マイクロ波は、雲や雨を透過するため、曇ってと、 波長分解能が相対的に高い X, C バンドでは、いても地表を観測することができる。また、センサ

雲の影響を受けやすくなることが知られている。

からマイクロ波を能動的に発射し、その後方散乱をライダー（ Light Detection and Raging, LiDAR ）観測しているため、昼夜を問わず観測が可能である。

とは、レーダー（ RADAR ）がマイクロ波を照射する

また、SAR は、後方散乱と共に、衛星から地表まのに対し、可視または近赤外のレーザー（ Laser ）パでの距離を示す位相を取得でき、2 つの画像から干ルスを照射し、反射されるエネルギーの強さと時間

渉 SAR（ Interferometry SAR, InSAR ）解析を行う

を 計 測 する 技 術 のことである。 図 13 にライダーことで、地盤変動を計測することができる。

（ LiDAR ）を用いた森林の形状計測の事例を示す。

図 12 は、東日本大震災前後の、横浜市・根岸埠

図 13 左に示すように、複数のパルスがあるときに、頭の地盤沈下を DInSAR 解析で分析した結果であ

林床あるいは樹木に当たって跳ね返ってくるまでのる。画像は Terra SAR-X の高分解能モードの 5km

時間差を距離に換算すると、図 13 右に示すような四方の微小変動量を解析したもので、 観測期間は

樹木の形状を把握することができる。2000 年代以2010 年 11 月から 2012 年 9 月となっている。画像の降、航空機に搭載されたセンサが開発されてきたが、赤丸が、経年微小変化の大きい箇所を抽出したもの

費用が高額であることが問題であった。衛星に搭載

で、海岸付近に大きな変動が確認できる。SAR は、されたものとしては、2002 年から 2008 年まで運用

洪水モニタリングや森林のモニタリングには以前かされた IceSAT があり、南極やグリーンランドなど

らよく利用されてきたが、衛星の姿勢・軌道制御技の雪氷高さの変化を計測する唯一の手段として、高術、レーダそのものの改良が大幅に進み、ダムの堤い性能を発揮した。一方で、近年は、自動運転技術

体、工場設備、道路舗装、空港設備など、より高いに必要不可欠な技術であるため、自動車への搭載を

計測精度が求められるインフラヘルスモニタリング

目指した技術開発によってレーザー機器の値段が格への利用が脚光を浴びている。

段に下がり、地上の測機器として利用できる 3 次元

図 12

合成開口レーダ（SAR）用いた横浜市・根岸埠頭の地盤沈下 DInSAR 解析結果

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ライダー（LiDAR）を用いた森林の形状計測

レーザー測量、UAV に搭載する機器なども市場に流通し始めた。今後も利用が広がると考えられる有profile

望な技術である。

竹内 渉（たけうち わたる）
1994 年 3 月 石川県立七尾高等学校 理数科 卒業
1995 年 4 月 東京大学教養学部 理科一類 入学
1999 年 3 月 東京大学工学部 土木工学科 卒業
2001 年 3 月	東京大学大学院 工学系研究科 社会基盤工学専
攻 修士課程修了 修士（工学）2004 年 3 月	東京大学大学院 工学系研究科 社会基盤工学専
攻 博士課程修了 博士（工学）2004 年 4 月 -2005 年 3 月
東京大学生産技術研究所 特任研究員
2005 年 4 月 -2006 年 12 月
東京大学生産技術研究所 特任助手
2007 年 1 月 -2010 年 5 月
	東京大学生産技術研究所 人間・社会系部門 専任
講師
2007 年 1 月 -2007 年 2 月
	短期専門家（リモートセンシング・GIS），国際協力機構（JICA）, アジア工科大学院（タイ王国）
2007 年 1 月 -2009 年 7 月
客員講師，アジア工科大学院（タイ王国）
2010 年 7 月 -2012 年 6 月
	日本学術振興会（JSPS）バンコク研究連絡セン
ター長（兼務）
2010 年 6 月 - 現在	東京大学生産技術研究所 人間・社会系部門 准教授

4. さいごに
本稿では、リモートセンシング技術について、どのような技術があるのか、どのような工夫があるのか、計測の原理を理解し、主に陸域のリモートセン
シングについて、国内外での技術活用、研究開発事
例を紹介した。リモートセンシング技術の内容により興味をもって頂くきっかけとなれば幸いである。

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リモートセンシング技術の原理と活用例 〜今、リモートセンシング技術により何がどこまでわかるのか〜

図 13