第5巻 地球観測データの利用（2） 目次 表紙に戻る
第8章 グローバル植生
8.1 概要
8.2 炭素循環
8.3 水循環
8.3.1 降水
8.3.2 土壌水分
8.3.3 水ストレス
8.3.4 積雪
8.3.5 蒸発散
8.3.6 陸面過程のパラメータ
8.4 フェノロジー（生物季節）
8.5 土地被覆マッピング
8.6 地球環境変動に伴う植生活動変化
8.7 データセット
8.8 今後の展望
第9章 陸水及び沿岸環境
9.1 陸水
9.1.1 リモートセンシングによる水温推定
9.1.2 リモートセンシングによる水質推定
9.2 サンゴ礁
9.2.1 はじめに
9.2.2 サンゴ礁内に存在する各種底質の分光特性
9.2.3 中分解能衛星画像によるサンゴ礁内底質の分類と経年変化抽出
9.2.4 サンゴ礁を対象とした衛星／航空機センサの比較検証
9.2.5 サンゴ礁のハイパースペクトル観測の現状
9.2.6 サンゴ礁データベースと衛星観測計画
9.2.7 低空間分解能全球観測用衛星センサの利用
9.3 湿地
9.3.1 光学センサによる観測
9.3.2 マイクロ波センサによる観測
9.3.3 光学センサとマイクロ波センサの組み合わせによる観測
9.4 マングローブ
9.4.1 植物のスペクトル特性
9.4.2 Landsat/TMを用いたマングローブ林の分類
9.4.3 Terra/ASTERを用いたマングローブ林の分類
9.4.4 マングローブ林の各バンドにおける特徴
9.4.5 マングローブ林の樹種分類手法
9.4.6 多時期衛星画像によるマングローブ林の分布変化
第10章 海 洋
10.1 はじめに
10.1.1 海洋とは
10.1.2 リモートセンシングで何がわかるか？
10.1.3 可視・近赤外（海色）センサ
10.1.4 熱赤外域センサ
10.1.5 マイクロ波センサ
10.2 海色リモートセンシング
10.2.1 大気補正
10.2.2 水中アルゴリズム
10.2.3 クロロフィルaアルゴリズム
10.2.4 ニューラルネットワーク
10.2.5 OCTSデータへの適用
10.2.6 ASTERデータへの応用
10.3 海表面温度
10.4 海上風
10.5 海面高度
10.6 基礎生産
10.7 その他の海洋研究への応用
第11章 農 業
11.1 農業リモートセンシングの概要
11.2 農業情報とリモートセンシング
11.2.1 農業管理情報
11.2.2 農業統計情報
11.2.3 農業及び地球（地域）環境情報
11.2.4 農業開発及び保全情報
11.2.5 生物資源情報
11.2.6 防災情報
11.3 農業分野で今後期待されるリモートセンシングセンサ
11.3.1 ハイパースペクトルイメージャ
11.3.2 多波長・多偏波合成開口レーダ
11.4 農業分野での実利用のための必要事項
11.4.1 衛星データ
11.4.2 利用システム
第12章 林 業
12.1 森林をとりまく状況
12.2 森林管理情報
12.3 地形の影響と植生の季節変化
12.3.1 地形効果の補正
12.3.2 植生の季節変化の影響
12.4 森林タイプ分類
12.5 変化モニタリング
12.5.1 森林変化のモニタリング指標
12.5.2 白神山地の森林変化
12.6 バイオマス推定
12.7 今後の見通し
12.8 おわりに
第13章 漁 業
13.1 はじめに
13.2 水温画像の漁業への応用
13.3 海色画像の漁業への応用
13.4 マイクロ波センサ画像の漁業への応用
13.4.1 マイクロ波高度計の漁業利用
13.4.2 マイクロ波放射計の漁業利用
13.4.3 マイクロ波散乱計の漁業利用
13.5 その他の衛星画像の漁業への応用
13.5.1 夜間可視画像の漁業利用
13.5.2 高解像度センサの漁業利用
13.5.3 モニタリングでの応用
13.6 漁業GIS（Fisheries GIS）
第14章 都市環境
14.1 はじめに
14.2 グローバルスケールでの都市環境リモートセンシング
14.2.1 利用される地球観測データ
14.2.2 地球観測データに表現される都市環境の特徴
14.2.3 地球観測データの利用事例
14.3 リージョナルスケールでの都市環境リモートセンシング
14.3.1 利用される地球観測データ
14.3.2 地球観測データに表現される都市環境の特徴
14.3.3 地球観測データの利用事例
14.4 アーバンスケールでの都市環境把握
14.4.1 利用される地球観測データ
14.4.2 地球観測データに表現される都市環境の特徴
14.4.3 地球観測データの利用事例
第15章 地図・標高
15.1 地形図の作成と更新
15.1.1 高分解能衛星画像からの地形図作成概要
15.1.2 高分解能衛星画像の性能
15.1.3 高分解能衛星画像を用いた地形図作成手法
15.1.4 まとめ
15.2 ステレオ画像からの標高抽出
15.2.1 衛星画像による標高抽出手法の概要
15.2.2 衛星画像による標高精度
15.2.3 衛星画像による標高抽出の利用
15.3 InSARによる標高抽出
15.3.1 観測方式
15.3.2 干渉SARによる標高抽出の特徴
15.3.3 干渉SARによる標高データベース
15.3.4 標高抽出手法
15.3.5 位相アンラッピング
15.3.6 干渉SARによる標高値抽出の処理例
15.4 DinSARによる地形変化抽出
15.5 航空機レーザースキャナによる標高抽出
15.5.1 航空レーザ計測
15.5.2 3次元データ処理
15.5.3 DEMデータ作成
15.5.4 まとめ
第16章 GPS
16.1 序論
16.1.1 はじめに
16.1.2 GPS衛星の現状
16.1.3 GPSの近代化計画
16.1.4 ガリレオ計画
16.2 GPS測位の原理
16.2.1 GPS測位の概要
16.2.2 GPS測位計算
16.2.3 測位点の分散
16.2.4 測位誤差要因の分類と見積もり
16.2.5 GPS以外のシステムを併用した精度の改善
16.3 GPSの地球観測における利用
16.3.1 GPS測位におけるノイズ源と観測対象
16.3.2 GPS気象学
16.3.3 その他GPSを利用した地球観測
16.3.4 地球観測衛星における利用
16.4 まとめ
第17章 GIS
17.1 GISと空間データ
17.1.1 GISとは
17.1.2 空間データ
17.1.3 国土空間データ基盤
17.2 GISのシステム形態
17.2.1 システム形態の概要
17.2.2 WebGISの処理方式
17.3 GISにおけるデータ構造
17.3.1 ベクター型データとラスター型データ
17.3.2 トポロジー
17.3.3 3次元データ
17.4 GISソフトウェアと空間解析機能
17.4.1 GISソフトウエアの機能の分類
17.4.2 市販GISソフトウエアの持つ一般的な機能の概要
17.4.3 GISエンジン
17.5 GISとリモートセンシング
17.5.1 データの特徴
17.5.2 GISでの空間データ生成過程と品質
17.5.3 位置精度以外の品質について
17.6 今後の展望
17.6.1 標準化とは
17.6.2 国際標準と日本の標準
17.6.3 リモートセンシングデータに関する標準化
17.7 おわりに