213観みる●センシング基盤分野象庁の現業ウィンドプロファイラであるWINDASの福井局、水戸局においてACSの実証実験を実施した。加えて、主アンテナを構成するサブアレイをACSに用いることで、更に高度なACS機能をNICTのウィンドプロファイラであるLQ-13に実装し、ACSの性能検証を実施した。これらの検討により、実用局への実装が可能であり、クラッタ抑圧に非常に効果があることを実証した。2.航空機SAR天候や昼夜によらず地表面を詳細に映像化することができ、地表面の高度計測や移動体計測等の機能を有した次世代航空機搭載合成開口レーダー（Pi-SAR X3）の研究開発を進め、社会インフラモニターなどへの応用を可能とする人工構造物の自動抽出手法の開発、AI技術（深層学習）による土地被覆分類、地表の高分解能3次元イメージングの更なる高度化による地表と構造物群の分離手法を開発など、情報抽出技術の更なる高度化を実施した（図2）。3.衛星レーダー日欧共同ミッションである雲エアロゾル放射ミッション（Earth-CARE）衛星搭載雲プロファイリングレーダー（CPR）について、雲レーダーエコーの数値シミュレーションデータを用いて地上データ処理によるドップラー速度の精度評価を実施して水平積分や折り返し補正の効果について検討した（図3）。また、衛星搭載降水レーダー（GPM/DPR）の降水判定アルゴリズム改良のためアンテナサイドローブクラッターの影響を評価し、クラッタの影響を軽減する手法を開発した。次世代の衛星降水観測についての技術検討について、後継ミッションのセンサー仕様の検討を開始した。前処理MB-SAR観測TomoSAR出⼒（点群）Dataset specificationsRadar systemPi-SAR2-XObserveddate2013/8/25ObservedareaNiigata, JapanCenterfrequency9.55 GHzResolution(Az, Rg)(0.3 m, 0.3 m)Numberofdatasets7×2Platform altitude8745 mIncident angle (center)45.1deg.© Google出⼒（セグメンテーション）XYZHeightProbabilityEM†解析データの観測条件観測対象の航空写真Pi-SAR画像観測対象の航空写真（左図）と地表⾯の⾼さ解析結果（右図）の⽐較⾼さの頻度分布抽出された地上の構造物の分布植物も構造物として含まれている…最最終終出出力力 （（ 目目 標標）） ：：•個々の構造物単位で分割•⼩規模データ•データ単位と構造物が⼀対⼀対応初初期期状状態態：：•すべてのデータが結合•膨⼤なデータ量構造物の根元では地表と結合（直観的には地表から⽣えている状態）図2 Pi-SARによる地表面の高分解能3次元イメージングによる地表と構造物群の分離手法8 —6 真値Vd E ヱ4・ロ(NICAM/J-sim)生2500 m積分Vd10 km積分Vd折返し補正済10 km積分Vd08642[Eエ]146!aH08642[Eエlヱ!8H642[Eエlt46!aH50.5 51.0 51.5 Latitude [deg.]
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