本ページでは、本研究室が取り組んでいる研究の一例を紹介します。データ公開のページでも幾つか紹介しています。

衛星センサの代替校正/相互校正

代替校正（vicarious calibration）とは、衛星センサの校正装置を使う機上校正とは独立した手法でセンサを校正する技術です。幾つかのアプローチがありますが、地上実験による代替校正では、均質な実験サイトにて、衛星通過時の地上及び大気のパラメータを測定し、これらに基づく放射伝達計算によって各バンドの観測値を予測することで、センサを校正します。また、良く校正された他の衛星センサや航空機センサとの同期観測によって対象センサを校正する技術を特に相互校正（cross calibration）と言います。代替校正、相互校正は、衛星センサプロジェクトにおける重要なタスクの一つとなっています。

本研究室では、NASAの地球観測衛星Terra（1999年打ち上げ）に搭載されている日本のセンサASTERの熱赤外バンド（Band 10～14）を対象として、打ち上げ以来、現在に至るまで多数の代替校正実験や相互校正解析を行っています。また、だいち２号機ならびに国際宇宙ステーションに搭載されているJAXAの地球観測用小型赤外カメラCIRCについても、同様の活動を行っています。

【主な文献】
H. Tonooka, F. Palluconi, S. Hook, and T. Matsunaga, Vicarious calibration of ASTER thermal infrared bands, IEEE TGRS, 43, 2733-2746, 2005.[doi 10.1109/TGRS.2005.857885]

大気補正アルゴリズムの研究

太陽光の地表反射光や地表からの熱放射は、大気の吸収、散乱、放射の影響を受けて衛星センサに達します。そして、センサの観測輝度に占める地表由来の輝度の割合は、可視波長域の場合、反射率が高い砂漠でも30～50%、反射率が低い水域では、わずか数%程度、また熱赤外波長域では、たかだか40～70%程度です。つまり、大気の影響は顕著であり、正確な地表情報を得るには大気補正が不可欠です。

本研究室では、熱赤外マルチスペクトル画像中に含まれる大気吸収・放射の影響を、高精度に除去する大気補正アルゴリズム「Water Vapor Scaling法」を開発しました。本アルゴリズムは、NASAジェット推進研究所（JPL）、米国地質調査所、産業技術総合研究所など、国内外の諸機関で利用されています。

【主な文献】
H. Tonooka, Accurate atmospheric correction of ASTER thermal infrared imagery using the Water Vapor Scaling method, IEEE TGRS, 43, 2778-2792, 2005.[doi 10.1109/TGRS.2005.857886]
H. Tonooka, An atmospheric correction algorithm for thermal infrared multispectral data over land – a water vapor scaling method, IEEE TGRS, 39, 682-692, 2001.[doi 10.1109/36.911125]

超解像アルゴリズムの研究

ASTER可視近赤外画像及び短波長赤外画像とのデータフュージョン（融合）により、ASTERの熱赤外画像の解像度を90mから15mに疑似的に改善するアルゴリズムを開発しました。アルゴリズムは、広帯域分光特性の類似性とセンサのMTF特性を考慮したものとなっています。

【主な文献】
H. Tonooka, Resolution enhancement of ASTER shortwave and thermal infrared bands based on spectral similarity, Proc. SPIE, 5657, 9-19, 2005.[doi 10.1117/12.580166]

湖沼・海洋リモートセンシングの研究

衛星リモートセンシングの応用研究として、衛星湖沼水温データベースの開発や、スリランカのラグーンにおけるクロロフィルa濃度の長期変動解析、熱赤外センサによる油汚染の特性解析など、湖沼や海洋を対象としたリモートセンシングの研究を進めています。

【主な文献】
H. Tonooka, and M. Hirayama, Development of Japanese inland water surface temperature database using ASTER thermal infrared imagery, Proc. of SPIE, vol. 8174, 81741A, Oct. 2011.[doi 10.1117/12.899107]
D.D.G.L. Dahanayaka, H. Tonooka, M.J.S. Wijeyaratne, A. Minato and S. Ozawa, Two Decadal Trends of Surface Chlorophyll-A Concentrations in Tropical Lagoon Environments in Sri Lanka Using Satellite and In-Situ Data, Asian Journal of Geoinformatics, Vol. 13, No. 3, pp. 7-16, 2013.[URL]
高橋有真, 外岡秀行, ASTER/TIR画像による油膜の厚さ及び温度の同時推定の試み, 日本リモートセンシング学会第59回学術講演会論文集, pp.233-234, 2015年11月.

雪氷リモートセンシングの研究

10～12.5μm付近の雪氷の放射率スペクトルは、表面状態の変化とともに変化することが室内実験により知られています。そこで、 ASTERやMODIS等の熱赤外バンドデータから放射率に基づく雪氷指標を提案し、氷河や海氷、結氷湖を対象に評価しました。また、TSIを利用した新しい海氷分類アルゴリズムの開発を進めています。

【主な文献】
H. Tonooka, and A. Watanabe, Applicability of thermal infrared surface emissivity ratio for snow/ice monitoring, Proc. SPIE, 5655, 282-290, 2005.[doi 10.1117/12.579929]
須佐綾太, 外岡秀行, 熱赤外マルチスペクトル画像を用いた薄氷分類の試み, 日本リモートセンシング学会第59回学術講演会論文集, pp.73-74, 2015年11月.

熱異常検出の研究

衛星リモートセンシングの応用研究として、短波長赤外センサや熱赤外センサを用いた熱異常（ホットスポット）検出の研究を進めています。

【主な文献】
外岡秀行, Zaoreguli Paitaer, 浦井稔, ASTERデータによる炭田火災の検出及び特性解析のケーススタディ, 日本リモートセンシング学会第49回学術講演会論文集, pp.215-216, 2010年11月.
田川博務, 外岡秀行, 高温部の画素内位置が熱異常検出に与える影響の評価, 日本リモートセンシング学会第59回学術講演会論文集, pp.141-142, 2015年11月.

全球画像データセットの作成

ASTER画像アーカイブを用いて、高付加価値の全球画像データセットの作成を進めています。これまでに、全球放射率マップ、全球SiO2含有量比マップなどを作成しました。全球SiO2含有量比マップは、資源エネルギー庁の「希少金属資源開発推進基盤整備事業（グローバル・リモートセンシング利用資源解析強化事業）（平成21～25年度）」による資源探査支援システム GRIAS (Geo-Resource Information Archive System)に搭載され、資源関係各位に利用されています。

【主な文献】
外岡秀行, 浦井稔, ASTER全球放射率マップの作成, 日本リモートセンシング学会第56回学術講演会論文集, pp.19-20, 2014年5月.
H. Tonooka, and M. Urai, East-Asia land surface emissivity maps generated from Terra/ASTER data archives, Proc. of SPIE, 7478, 7478-71, 2009.[doi 10.1117/12.832151]

衛星画像中の迷光やクロストークに関する研究

ASTER熱赤外画像中に含まれる迷光（本来の信号ではない混入光）を、月観測データの解析により評価し、補正法を構築しました。また、ASTER短波長赤外画像中に含まれるバンド間クロストーク（他のバンドの光が混入する現象）を詳細に評価し、補正法を改良しました。

【主な文献】
・H. Tonooka, Inflight straylight analysis for ASTER thermal infrared bands, IEEE TGRS, 43, 2752-2762, 2005.[doi 10.1109/TGRS.2005.857884]
・H. Tonooka, and A. Iwasaki, Improvement of ASTER/SWIR crosstalk correction, Proc. SPIE, 5234, 168-179, 2004.[doi 10.1117/12.511811]