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J-GLOBAL ID：201802210740576206   整理番号：18A0114845

高分解能光学衛星画像データを用いた屋上緑化領域の抽出手法の検討

著者 (2件)： 園部雅史 (日本大 理工) ,  羽柴秀樹 (日本大 理工)
資料名： 土木情報学シンポジウム講演集  (Proceedings of the Symposium on Civil Engineering Informatics)
巻： 42  ページ： 151-154  発行年： 2017年09月28日 
JST資料番号： X0096A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,地球温暖化と都市化の影響によりヒートアイランド現象による都市部の気温上昇が問題になっている。東京都は「東京における自然の保護と回復に関する条例」を2001年に制定し,条例に該当する構造物建設等の開発を行う事業者に対し,緑化計画書の提出を求める等,緑被率の向上のための施策を行っており,気温低減を目指している。その内,屋上緑化による二酸化炭素の吸収量の増加や蒸散作用による気温低減効果が注目されている。そこで本研究では夏季に観測されたWorldView-3衛星画像データのマルチスペクトル衛星観測情報を利用し,正規化植生指標値の解析による千代田区内の屋上緑化領域の抽出手法を試みた。これらの結果から長期的且つ定期的で半自動的な屋上緑化抽出手法の有効性について考察した。(著者抄録)

シソーラス用語： 光学 ,  *衛星利用画像 ,  *緑化 ,  *正規化植生指数 ,  リモートセンシング
準シソーラス用語： *高分解能衛星画像 ,  *屋上緑化 ,  *NDVI

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  光学 ,  衛星画像 ,  屋上緑化 ,  手法