第 21 回 CEReS
環境リモートセンシングシンポジウム
資料集
Proceedings of the 21st Symposium on
Remote Sensing for Environment2019 年 2 月 14 日
千葉大学けやき会館
千葉大学環境リモートセンシング研究センター
Center for Environmental Remote Sensing(CEReS)
Chiba University

第 21 回環境リモートセンシングシンポジウム資料集（2018 年度 CEReS 共同利用研究発表会資料集）
目次【プログラム‐1】
プラスチック廃棄物を含む水辺周辺環境の蛍光ライダー観測の初期試験 ·········· 2
齊藤保典（信州大学），宇都宮成弥，熊谷陽介，冨田孝幸，椎名達雄
気候モデル数値実験結果による衛星プロダクト導出アルゴリズムの検証 ·········· 4
馬淵和雄，本多嘉明，梶原康司
3rd generation Photon Counter の検討 ························· 6
椎名達雄(千葉大学 工学研究院)，香川直己
Development of Environmental Remote Sensing for Water Pollution Monitoring System;
Case Study at Siak River, Indonesia ························· 9KADIR Evizal Abdul (Islamic University of Riau)
ドローンを用いたオホーツク海沿岸の濁度、クロロフィル a 濃度の推定 ··········10
朝隈康司 (東京農業大学)，飯野修司，長瀬秀雄
PALSAR-2 画像を用いた 2018 年 7 月西日本豪雨における浸水被害の把握 ·········11
劉ウェン(千葉大学 工学研究院)，山崎文雄
Three-Dimensional Texture in the Context of Remote Sensing Damage Detection ········14
Luis Moya (Tohoku Univ.)，F. Yamazaki，W.Liu，S.Koshimura，E.Mas
Seismo-ionospheric Earthquake Precursors of the Electron Density in Japan by
Using GNSS Remote Sensing Techniques ························17
Liu Jann-Yenq (National Central Univ.)，K. Hattori
Transient Effects in Atmosphere and Ionosphere Associated with 2018 Mw 7.5 Sulawesi
Indonesia Earthquake and Triggered Tsunami and Volcano Activities ············22
Kasumi Hattori (Chiba Univ)，Dimitar Ouzounov，Sergey Pulinets，Liu Jann-Yenq
ハイパー分光センサでの現場観測事例－衛星リモートセンシング現場観測における小型分光器の併用－ ············23
大前宏和 ((株)センテンシア)，三宅俊子，ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ
GNSS データを用いた電離圏電子数トモグラフィー ···················24
服部克巳(千葉大学 理学研究院)，宋鋭，Jann-Yenq Liu

【プログラム‐2】
津波避難ビル群の適性と社会地理モデルによる人命リスクの評価－相模湾の湘南都市域への適用－ ··························26
金子大二郎 ((株) 遥感環境モニター)
AI リテラシーを養う授業実践の開発-中学生が機械学習を用いた課題解決を行う授業実戦を通じて-··············29
佐藤頌太(千葉大学 教育学研究科)，藤川大祐
千葉大学 CEReS における衛星データアーカイブの現状と利用 ··············34
樋口篤志 (千葉大学 環境リモートセンシング研究センター)
GOSAT/TANSO－FTS 及び MOPITT データを用いたバイオマス燃焼起源の CO2 及び CO の大気中濃度変動の解析·····································37
小坂真悟(千葉大学 融合理工学府)，齋藤尚子
SKYNET データを用いた水蒸気推定手法の検証 ·····················39
桃井裕広 (東京理科大学)，工藤玲，森樹大，三浦和彦，岡本浩，入江仁士
NICAM-TM による CH4 の大気輸送シミュレーション：逆解析のインパクト評価 ·······40
丹羽洋介 (国立環境研究所)
上部対流圏・下部成層圏における二酸化炭素変動について ················41
本田照裕 (九州大学)，江口菜穂，齋藤尚子，丹羽洋介
Characterization of light absorbing organic aerosols at Fukue Island based on skyradiometer and filter
observations ····································42
朱春茂 (海洋研究開発機構)，入江仁士，宮川拓真，竹谷文一，金谷有剛
国交省河川局雨量計データを用いた降水グリッド化プロダクトの作成について ·······43
豊嶋紘一 (千葉大学 環境リモートセンシング研究センター)，広瀬民志，加藤章子，
樋口篤志
ひまわり 8 号高頻度観測から同定した熱帯域雲システムの日変化 ·············44
濱田 篤 (富山大学)，内木詩歩，安永数明
Vegetation Dynamics in Japan as Observed from Himawari-8 Geostationary Satellite ······47
三浦知昭 (Univ. Hawaii)，永井 信，市井和仁，吉岡博貴
ひまわり 8 号による広域植生モニタリングの実現性評価 ·················49
林 航大 (千葉大学 工学部)，市井和仁，村上和隆，三浦知昭，吉岡博貴，秋津朋子，
井手玲子，奈佐原顕郎
次世代静止気象衛星からの地表面温度推定アルゴリズム開発 ···············52
森山雅雄 (長崎大学)

【プログラム‐3】
夜間光衛星画像の分析による途上国のエネルギー需要量推計 ···············54
吉村彰大(千葉大学 工学研究院)，綿引将司，松野泰也
陸域海洋炭素収支の現状と今後の行方 ·························57
近藤雅征 (千葉大学 環境リモートセンシング研究センター)
Sentinel-1 C バンド SAR データを使用した稲作地の浸水域検出 ··············61
若林裕之 (日本大学)，本橋和重，北神貴久，本郷千春
シミュレーションモデルとリモートセンシングを用いた作物生産量推定法の検討
第２報 2018 年の宮城県沿岸部農家圃場における大豆生産阻害要因の評価 ········62
山本修平 (東北大学)，本間香貴，橋本直之，牧 雅康，本郷千春
Evaluation Trial of Drought Stress based on Rice Canopy Temperature in Probolinggo,
Indonesia ······································63
Yuti Giamerti (Tohoku Univ.)，Didi Darmadi，Koki Homma，Ahmad Junaedi，Iskandar Lubis，Chiharu Hongo
衛星データを使用したインドネシア、バリ島の観光都市エリアにおける植物基礎生産量と土地利用の経年変化の研究 ··································64
Takahiro Osawa (ウダヤナ大学)，Abd.Rahman As-syakur，I Wayan Sandi Andnyana，
I Wayan Nuarsa
航空機 LiDAR データを利用した森林内の葉群構造の把握 ·················65
岩田悠里(千葉大学 園芸学部)，梅木 清，平尾聡秀
航空機 LiDAR データを用いたトドマツ人工林の上層樹高推定 ···············66
福地孝哉(千葉大学 園芸学部)，梅木 清
Dagik Earth と JoyCon を用いた地球観測衛星データ表示システム ·············67
小菅生文音 (千葉大学 環境リモートセンシング研究センター)，Liu Zhiyan，市井和仁
MODIS データを用いた 15 年間のバングラデシュの洪水域変化抽出 ············68
朴 鍾杰 (東京情報大学)【一般研究】
リモートセンシングによる広域の植物蛍光強度分布画像取得の提案 ············70
増田健二 (静岡大学)，眞子直弘，久世宏明
MODIS L1B を利用した光学的厚さと反射率の同時推定 ··················73
飯倉善和 (弘前大学)，関口美保，眞子直弘，市井和仁，久世宏明
探査機リモートセンシングデータを用いた火星大気環境の研究 ··············76
野口克行(奈良女子大学)，上田真由，林 寛生，入江仁士DOAS 法を用いた生活環境圏における CO2 濃度の計測と検証 ···············78
小澤花音(茨城大学)，飯田大貴，奥出信一郎，久世宏明，桑原祐史
小型 LIDAR を用いた人工竜巻の構造観測 ·······················79
千秋博紀 (千葉工業大学)，椎名達雄，乙部直人，はしもとじょーじ，眞子直弘，久世宏明，
Prane Ong，梅谷和弘，西本昌司
レーザー誘起ブレークダウン分光法を用いた大気中エアロゾルのリモート成分分析手法の開発 80
染川智弘(レーザー技術総合研究所)，久世宏明，河仲準二，藤田雅之
里地里山における高空間分解能衛星やドローンによる植物季節観測の高精度化 ·······81
永井 信(海洋研究開発機構)，関川清広，斎藤 琢，梶原康司，本多嘉明
リモートセンシングによる広域観測データの空間誤差推定に関する研究 ··········82
堤田成政(京都大学)，Pedro Rodriguez-Veiga
地上でのリモートセンシングを対象とした自律型観測プラットフォームの開発 ·······83
宮﨑貴大 (香川高等専門学校)
CP-SAR 画像処理システム用 TCP/IP 通信環境実装 ···················84
浜口 暢(千葉大学 融合理工学府)，室賀元晴，難波一輝，
ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ
HF ドップラー観測による台風に伴う電離圏変動の解析 ·················85
中田裕之 (千葉大学)，益子竜一，大矢浩代，鷹野敏明，細川敬祐，冨澤一郎，長尾大道
奈良における地上光学観測データ解析によるエアロゾルの経年変化 ············86
久慈 誠 (奈良女子大学)，川野いち子，中辻菜穂，山野沙織
A-train データを用いた日本海上降雪雲の構造解析 ···················87
山本宗尚 (京都大学)，浅海悠，重 尚一
バングラデシュにおける広域氾濫マッピングと地域特徴による水害リスク評価 ·······88
郭 栄珠(土木研究所)，近藤昭彦

第 21 回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム

プログラム ············90

プログラム‐１

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

プログラム‐２

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

The study is partly supported by the Joint Research Program of CEReS, Chiba University (CJ18-17), Japan.

Characterization of light absorbing organic aerosols at
Fukue Island based on skyradiometer and filter observations
Chunmao Zhu1, Takuma Miyakawa1, Hitoshi Irie2, Fumikazu Taketani1, Yugo Kanaya1
1Japan Agency for Marine–Earth Science and Technology, 2Chiba University

Backgrounds and summary

Results! Light-absorbing organic aerosols! Daily skyradiometer AOD, SSA, AAOD and AAE in 2018

Light-absorbing organic aerosol, also termed as brown carbon(BrC) aerosol, is one of the most understudied aerosol components
for its sources and effects on climate change. For a long time,organic aerosols had been deemed to cause cooling on the earth’s
surface (IPCC, 2013). Recently model studies indicated that BrC
is accounting for ~1/4 of warming effect by carbonaceous aerosols
at the tropopause globally (Zhang et al., 2017). However,observation about the light absorption properties of BrC aerosols,
which are fundamental for climate change prediction, is very
limited, especially in East Asia.

! Summary
1 Absorption Angstrom Exponent derived from Skyradiometer weregenerally higher than those from in-situ ground filter observations.
1 light absorption by water-insoluble organic aerosols etc., especiallyin the UV-blue range, can account for the differences in AAE
between in-situ and remote sensing techniques.
1 Vertical profile of aerosol light absorption properties need to befurther studied in the future.

Methods! Light absorption of organic aerosols based on
Skyradiometer observation
1 The skyradiometer-observational data at Fukue Island were used toderive the Absorption Aerosol Optical Depth (AAOD) based on the
Aerosol Optical Depth (AOD) and Single Scattering Albedo (SSA).
)

1 BrC light-absorption
properties were deduced(AAOD from skyradiometer,and AAE from both methods)
by separating the contributionsof BrC from BC and dust.

(*+,-./ "!0'1 23 4456-(Irie et al., AMT, 2019; Khatri et al.,
SOLA, 2010; Koike et al., JGR, 2014)" #$%%&'() *+,-.*')

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! Events in spring: AAE derived from skyradiometer and filter" #$%%&')$%&'"

1 If the contribution of BC is removed, annual
mean AAE is higher by a factor of ~3.

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1 High BC is accompanied by high Angstrom
Exponent, indicating more small particles.

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! Light absorption measurements of organic aerosols basedon ground filter sampling
1 Aerosol particles were collected on Teflon (PTFE) filters by theContinuous Particulate Monitor with X-ray Fluorescence (PX375,
Horiba Inc.) at Fukue Island, and were extracted into pure water (i.
e., water-soluble orangic carbon, WSOC).
1 The Absorption Angstrom Exponent (AAEfilter) of WSOC were
quantified based on measurement of light absorption spectra using
the UV-visible light (300–800 nm).

! Fire hotspots and trajectories(a)

1 AAE from skyradiometer is higher than those from filter observations.
1 Skyradiometer can observe all light absorbing materials such as BC,
BrC, and dust.
1 Skyradiometer observations include information of vertical column,
while measurement of filter samples show only ground information.

(b)

(a)

(b)
375m VIIRS
fire hotspots

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5-d backward trajectories(a)(b) (HYSPLIT4)

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43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

プログラム‐３

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

一般研究

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

FÒİėĜĿ<IÝ¤ŐŞŏÞİļĿņŃŜŎśĲÆYC*%7 mċâďTø%ĔĨHď ðċÓ¿ďSøċÍċşFÒGHDIŠ

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60

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50

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2015

2016

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2017

10

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50

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2014

2018

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2019/02/12 (V2.0)
ਸ਼ 21 ৚ ୭୆嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘崟嵛嵅崠崎嵈ৃਚ ૸୴প৾岻峮岷ভை ‫گ‬మ 嵔崣崿崟嵏嵛嵃嵤嵓嵣ভ৮஼ 4
঩ৎ 2019 ফ 2 া 14 ঩‫ق‬਽‫ك‬9‫؟‬00‫ع‬16‫؟‬25岧ઠ୍৅਀岨
9:00-11:45, 14:00-16:15‫ق‬৅਀: 10 ী岝ସઑ: 5 ী‫گقك‬మ嵔崣崿崟嵏嵛嵃嵤嵓‫ك‬岧嵅崡崧嵤৅਀岨
12:45-13:45‫گق‬మ ভ৮஼ 4 峔峓‫ك‬‫ص‬崿嵕崘嵑嵈‫ص‬
8:55-9:00 ৫ভ峘ቂቇ ୲਼๒৥ (૸୴প৾ CEReS 崣嵛崧嵤শ)崣崫崟嵏嵛 1: 岣ଆ಼岤 (ౠশ: ༲ਉ೨ఘ)(1) 9:00-9:15 স৕প੸୙ ((ઙ) ፴૎୭୆嵊崳崧嵤)ஸణೂ୔崻嵓ණ峘ిਙ峒঺ভ৉৶嵊崯嵓峕峲峵য୵嵒崡崗峘௬੼ ٕৼெ೓峘ეવ੃৘ୠ峢峘ి৷ٕ(2) 9:15-9:30 ᆘ 崎崏嵛(૸୴প৾), ৛૊ ધ௟
PALSAR-2 ઺൸峼৷岮峉 2018 ফ 7 াਧ঩মൻං峕岴岻峵࿠਷଺૩峘པ඼(3) 9:30-9:45 Luis Moya (Tohoku Univ.), F. Yamazaki, W.Liu, S.Koshimura, E.Mas
Three-Dimensional Texture in the Context of Remote Sensing Damage Detection(4) 9:45-10:00 Ⴜ ౭Ⴄ(ଅ਽ଢ଼஢ਚ), ੺ઢೣ಻崸嵛崘嵑崯崟嵍峕岴岻峵ઁୠᑵᓧ嵆崫崼嵛崘峒৉ୠ્ඉ峕峲峵਷૩嵒崡崗௬੼(5) 10:00-10:15 Liu Jann-Yenq (National Central Univ.), K. Hattori, iSTEP-4
Seismo-ionospheric Earthquake Precursors of the Electron Density in Japan by
Using GNSS Remote Sensing Techniques೬ህ 10:15-10:30
崣崫崟嵏嵛 2: 岣௴೾ૼ୒嵣崟崡崮嵈嵣ৗૠਹ৷岤 (ౠশ: ো௖ึ૒)(6) 10:30-10:45 ੜি௏੸ (ಯળপ৾) , ᯼৕ઉ൞, ୲਼๒৥嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘峕峲峵ઁୠ峘೘੟ዓ୾ਘ২ীഘ઺൸਄੭峘઀੧(7) 10:45-11:00 ≥ઢ৳๕‫ق‬ਦପপ৾‫ك‬, ഌ੃૝ਛ໲, ിદ഻ஂ, ༴িේౘ, Ⴧ੡୸௟崿嵑崡崩崫崗ఀಣ੟峼அ峪਷ఈఢఈ୭୆峘ዓ୾嵑崌崨嵤௴೾峘ੂ਋૥ୡ(8) 11:00-11:15 නಠఒਮ (൞৐প৾), ঢ়ઠ஖৳, ᯼৕ઉ൞, ৘੩ਮึ, ୲਼๒৥
MODIS L1B 峼ਹ৷峁峉୾৾৓ௐ岿峒ખೝ૨峘৊ৎ௓৒90

(9) 11:15-11:30 ৙ઠ๞ষ(ఱଐ੓৕প৾), ো௖ึ૒ർਪਃ嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘崯嵤崧峼৷岮峉ౌయপਞ୭୆峘ଢ଼஢(10) 11:30-11:45 ଯઢ⅐୬(૸୴প৾), ઢਆপམAI 嵒崮嵑崟嵤峼ു岰౸঵ৰᄷ峘৫৅ -র৾ে岶ਃ༊৾ಆ峼৷岮峉ୖ਻ੰৠ峼ষ岰౸঵ৰਅ峼ৢ峂峐೬ህ(໤୫) 11:45-12:45
嵅崡崧嵤崣崫崟嵏嵛‫ ؟‬12:45-13:45‫ق‬3F ভ৮஼ 4 峔峓‫ك‬嵅崡崧嵤崝崌崢‫؟‬ਈপ A0 ອග崣崫崟嵏嵛 3: 岣峜峨峹峴 8 ಀ峘ૢ৷岤 (ౠশ: ᆢ ၹ)(11) 14:00-14:15 ⎨ઠႿಂ (૸୴প৾)૸୴প৾ CEReS 峕岴岻峵ୋయ崯嵤崧崊嵤崓崌崾峘ਠ૾峒ਹ৷(12) 14:15-14:30 ᫟ি Ⴟ (୕৛প৾), ৔਽ྙన, ਍ెਯ৥峜峨峹峴 8 ಀৈᄄ২௴೾岵峳৊৒峁峉೸ఝୠ์崟崡崮嵈峘঩૗৲(13) 14:30-14:45 ਕఓੴೣ (Univ. Hawaii), ె੩ਦ‫؜‬৘੩ਮึ‫୺؜‬ળ೗௼
Vegetation Dynamics in Japan as Observed from Himawari-8 Geostationary Satellite(14) 14:45-15:00 ௔ ఫপ (૸୴প৾)‫؜‬৘੩ਮึ, ੨঱ਮඤ, ਕఓੴೣ, ୺ળ೗௼, ௘ஸა৕,੩ুዴ৕, ఱଯਉႀ୙
峜峨峹峴 8 ಀ峕峲峵ઁୠ೘ে嵊崳崧嵒嵛崘峘ৰਠਙ௬੼
೬ህ 15:00-15:15
崣崫崟嵏嵛 4: 岣৉ૉ୭୆嵊崳崧嵒嵛崘峒崽嵍嵤崩嵋嵤崊嵤崡岤 (ౠশ: ৘੩ਮึ)(15) 15:15-15:30 ୺੨༟প(૸୴প৾), ࿽ਬలఘ, ૈ৙ຶืఽ৑୾ୋయ઺൸峘ীෲ峕峲峵ಥ঱ব峘崐崵嵓崖嵤೽ਏ୤௓ੑ
(16) 15:30-15:45 ஝࿴ਮ௟, ম੗ຫ৥, ༲ਉ೨ఘਞ౜嵊崯嵓ਯகৰୡ੥ટ峕峲峵ୋయ崿嵕崨崗崰଑ল崊嵓崜嵒崢嵈峘ਫ਼઒(17) 15:45-16:00 ৵௳ઌ༔(૸୴প৾), ᱎઢ༌৕GOSAT/TANSOٕFTS ఺峝 MOPITT 崯嵤崧峼৷岮峉崸崌崒嵆崡೤൏କ౺峘 CO2 ఺峝 CO 峘পਞর෯২૗৿峘ੰෲ
(18) 16:00-16:15 ੺ઢ෎ྲ (૸୴প৾)ಮୠਲஞຍಞઽ੍峘ਠ૾峒০৏峘ষ্
16:15-16:25 ൷ভ峘ቂቇ(அ;ઃফ২ਁ൳峕峎岮峐) ৘੩ਮึ (CEReS ુ৊ਹ৷ଢ଼஢੻৩শ)岧ਔৄઐఌভ岨
17:00-18:30‫ق‬岻峮岷ভை 1F 崛嵓崞‫قك‬૞ਸા 3000 ৞‫ك‬91嵅崡崧嵤崣崫崟嵏嵛 崿嵕崘嵑嵈‫ق‬嵅崡崧嵤ਈপ崝崌崢 ‫ڬڶ‬ອ‫ك‬崛崊崧崌嵈 12:45-13:45 ൕંৎ৑ 9:00-14:00
P01: ৵᫖୨ఠ(⑞ଗপ৾), නিপ௼, ൔলਦ঳୙, ୲਼๒৥, ༅ਉམఴDOAS ১峼৷岮峉঩য়৘峕岴岻峵 CO2 ෯২峘ੑ೾P02: Ⴧ੡୸௟(૸୴প৾), ಘਆઉഞ3rd generation Photon Counter 峘ਫ਼ୈ
P03: KADIR Evizal Abdul (Islamic University of Riau)
Development of Environmental Remote Sensing for Water Pollution Monitoring System;
Case Study at Siak River, Indonesia
P04: ૝㭒 ௼প (ಘਆৈಉ௧୅৾ૅ)৉঱峑峘嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘峼ৌ଴峒峁峉ঽ൅஑௴೾崿嵑崫崰崽崑嵤嵈峘৫৅P05: ફႬ ೨ఘ (ূ਎஗঵প৾)崒嵃嵤崬崗ਲਨਲ੊ป഍ୠ峘ೃᄯ੟嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘P06: ଘઠ ጝ(૸୴প৾), ஼வ੪อ, ୔ణ঳຤, 嵐崝崽崉崫崰 崮崰崑崛 崡嵒 崡嵆嵛崮崋嵐
CP-SAR ઺൸૪৶崟崡崮嵈৷ TCP/IP ৢਦ୭୆ৰಎ
P07: ୲ჩย (ఱଐ੓৕প৾), ਆ৙岮峋৕, র▏ཅ໘, ৛৙࿓௶ఱଐ峕岴岻峵৉঱୾৾௴೾崯嵤崧ੰෲ峕峲峵崐崊嵕崦嵓峘৽ফ૗৲P08: ࿝੩ඥઁ (ূ਎৶ఐপ৾), ੵઢዴ, ஌౴প, ਕఓਮ಻, ળমข, ো௖ึ૒SKYNET 崯嵤崧峼৷岮峉਷Ⴊਞ௓৒ু১峘ਫ਼઒
P09: Kasumi Hattori (Chiba Univ), Dimitar Ouzounov, Sergey Pulinets, Tiger Liu
Transient Effects in Atmosphere and Ionosphere Associated with 2018 Mw 7.5 Sulawesi
Indonesia Earthquake and Triggered Tsunami and Volcano Activities
P10: ৛ম෕༌ (਎੃প৾), ฒਲᅔ, ੎ ༌঳
A-train 崯嵤崧峼৷岮峉঩মਲ঱ఋ඗์峘ଡୗੰෲP11: ືಭஞஂ (বয়୭୆ଢ଼஢ਚ)NICAM-TM 峕峲峵 CH4 峘পਞୟଛ崟嵇嵍嵔嵤崟嵏嵛‫؟‬ಗੰෲ峘崌嵛崹崗崰௬੼P12: মিසඥ (ృପপ৾), ௖ઠཅ໘, ᱎઢ༌৕, ືಭஞஂ঱৖ৌ૴෠嵣ৣ৖ਛಽ෠峕岴岻峵੸෷৲ຍಞ૗৿峕峎岮峐P13: ၁ ቌᥦ (ূ਎ੲਾপ৾)
MODIS 崯嵤崧峼৷岮峉 15 ফ৑峘崸嵛崘嵑崯崟嵍峘ဏ਷ୠ૗৲ྴল
P14: ྣஐൄ (ਲஞଢ଼஢৫৅ਃଡ), ো௖ึ૒, ૝ਆิઌ, ೔દધ঳, সદથྌCharacterization of light absorbing organic aerosols at Fukue Island based on SKYNET
remote sensing
P15: ଄௔ඥ౓ (঩মপ৾), মଶਮ੎, ਨઋ௼୲, ম഑૸ஐSentinel-1 C 崸嵛崱 SAR 崯嵤崧峼ઞ৷峁峉ഏ੿৉峘࿠਷ୠਫ਼ল
P16: রিඥ౓ (૸୴প৾), இ৕ໄ঳, ྿৙ส৥, ಍ਆรམ, ༴᫖঳୙, শஏপ੊HF 崱崫崿嵑嵤௴೾峕峲峵઎௯峕ൣ岰ਗ਼௞෠૗৿峘ੰෲ

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P17: ৛মఊ਴ (ূਨপ৾), ম৑ಘ௼, ଶমઉ౓, ฝ෎೨, ম഑૸ஐ崟嵇嵍嵔嵤崟嵏嵛嵊崯嵓峒嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘峼৷岮峉੿੟েਓ୤௓৒১峘ਫ਼ୈਸ਼‫ڮ‬ਾ 2018 ফ峘૝ଗ਩ป഍৖஗ੇ፳ৃ峕岴岻峵প໼েਓ༛૩ਏ౤峘௬੼
P18: Yuti Giamerti (Tohoku Univ.), Didi Darmadi, Koki Homma, Ahmad Junaedi, Iskandar Lubis,
Chiharu Hongo
Evaluation Trial of Drought Stress based on Rice Canopy Temperature in Probolinggo,
Indonesia
P19: প৐๒ਮ ((ઙ)崣嵛崮嵛崟崊), ਕ୧෥৕, 嵐崝崽崉崫崰 崮崰崑崛 崡嵒 崡嵆嵛崮崋嵐崷崌崹嵤ী୾崣嵛崝峑峘ਠৃ௴೾হ୻
-ୋయ嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘ਠৃ௴೾峕岴岻峵৵஑ী୾ஓ峘ಡ৷P20: ஌৛෎௟ (শ૊প৾)ಯૃୋయ岵峳峘৉਀એആ২௓৒
P21: Takahiro Osawa (崎崨嵌崲প৾), As-syakur, A.R.
ୋయ崯嵤崧峼ઞ৷峁峉崌嵛崱崵崟崊岝崸嵒ਣ峘௴୾੃৘崐嵒崊峕岴岻峵೘੟੦ຊেਓ୤峒ଅ৉ਹ৷峘৽ফ૗৲峘ଢ଼஢
P22: ૸௘೗౶ (૸୴ੵ঵প৾), Ⴧ੡୸௟, ༣৖ઉয, ෭દਮ൞, 峙峁峬峒峂峱嵤峂, ᯼৕ઉ൞৵஑ LIDAR 峼৷岮峉যੵໄඕ峘ଡୗ௴೾P23: സ৖๞ၸ(૸୴প৾), ᅱོ, Jann-Yenq Liu
GNSS 崯嵤崧峼৷岮峉ਗ਼௞෠ਗ਼৕ਯ崰嵊崘嵑崽崋嵤P24: ె੩ ਦ(ਲஞଢ଼஢৫৅ਃଡ), ঢ়ਆ஬ઁ, ຾ઢማ, ༲ਉ೨ఘ, ম੗ຫ৥౔৉౔৛峕岴岻峵ৈ૬৑ীੰચୋయ峮崱嵕嵤嵛峕峲峵೘੟ఛත௴೾峘ৈಖ২৲P25: ༕িਛ৆(਎੃প৾), Pedro Rodriguez-Veiga嵒嵊嵤崰崣嵛崟嵛崘峕峲峵ઁୠ௴೾崯嵤崧峘૬৑ෙ୷௓৒峕ঢ়峃峵ଢ଼஢
P26: ഉਆඈ൞(嵔嵤崞嵤ૼ୒੕়ଢ଼஢ਚ), ୲਼๒৥, ఖൎ૆੸, ઢি෎౓嵔嵤崞嵤ාକ崾嵔嵤崗崨崎嵛ী୾১峼৷岮峉পਞর崐崊嵕崦嵓峘嵒嵊嵤崰ਛীীෲু১峘৫৅P27: గিᅔ౔(૸୴প৾)‫؜‬෭਽஬, ਴ஏცೢఫ૬ਃ LiDAR 崯嵤崧峼ਹ৷峁峉஌௔৔峘୴ණଡୗ峘པ඼P28: ૣ৉ේ࿙(૸୴প৾)‫؜‬෭਽஬ఫ૬ਃ LiDAR 崯嵤崧峼৷岮峉崰崱嵆崬যੵ௔峘঱ಽ౴ৈ௓৒
P29: ௹ധစ঳ (૸୴প৾)‫ઁ؜‬௿ড়ಂ‫؜‬ਸઢฆ৕‫⎨؜‬ઠႿಂবઐ੄ఖਆଂං୤ੑ崯嵤崧峼৷岮峉ఋ਷崘嵒崫崱৲崿嵕崨崗崰峘੿ਛ峕峎岮峐
P30: ৵ඔেધఠ (૸୴প৾), Liu Zhiyan, ৘੩ਮึDagik Earth 峒 JoyCon 峼৷岮峉৉ૉ௴೾ୋయ崯嵤崧਀ં崟崡崮嵈峘૥੿93

第 21 回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム
資料集
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