Table of Contents
データの用意と、解析ソフトのインストール
データはUSGSからダウンロードします アカウント作成をしましょう
解析ソフトにはQGISを使用します ダウンロードしておきましょう
次にLandbroserというサービスを使ってデータをダウンロードします。 産総研から提供されているツールでデータを探すのにとても便利です。
ここで、見たいエリアを選んで Band4, Band5の画像を保存しましょう。
QGISに読み込む
QGISを起動して、画像をドラッグアンドドロップすれば画像がプレビューできます
次にラスタ計算機を起動して
NDVIの式通りに画像に演算処理を施します
NDVIについてはこちら
計算した結果がこちらです
パッと見、植物が生い茂ってそうなエリアは明るくなって
植物が少なさそうな都市部は暗くなっていますね
NDVIを空間的に見てあげると、植物がありそうかそうでないか
時間的に見てあげると、生育状況、季節変化などがわかりそうですね。
難易度は高そうですが、時空間的に見てあげることができれば分布推定などにも利用できるのでしょうか？
とはいえ、NDVIも出てからかなり長いこと使われてきた指標ですね。
今は、昔に比べて複数のチャンネルがより細かくとれる場合があるので新しいインデックスなどを探すのも楽しそうですね
植物の種類や、クロロフィルなど色の反射特性を決定する要因について調べると良いのでしょうかね？
とりあえずNDVIを算出するのは簡単にできることがわかりました（厳密なことを言えば、太陽の入射角を加味して画像を補正してあげた方が良いのでしょうが今回は割愛）
最近ではSAR衛星も数を増やしてきているので、SAR衛星から取れる情報でどんなことが言えるのかということ
マルチスペクトルカメラの情報と相補的に利用できたりすることができるのか？とか、色々興味が湧いてくる分野ですね
Ryu Ishibashi
機械学習/Vue/React/Laravelとかやってます