区域合作组织村井凉介助理太阳成集团tyc234cc古天乐荣获太阳成集团tyc234cc古天乐测量协会颁发的“测量与地理空间信息技术鼓励奖”，并出席了6月22日在东京巨蛋酒店举行的颁奖典礼。
此奖项颁发给过去三年内在学术期刊上发表过的关于测量或地理空间信息技术的论文或技术报告的新锐研究人员或工程师。
村井助理太阳成集团tyc234cc古天乐是国家土地信息处理工程实验室（高木正孝太阳成集团tyc234cc古天乐)，我们正在研究观测技术，以有效利用国家的资源。目前，我们的重点是“植被”，旨在获得更准确、更详细的观测数据。
此次获奖的三篇论文分别是村井助理太阳成集团tyc234cc古天乐撰写的《无人机图像中植被观测的阴影校正方法》、《使用安装在无人机上的数码相机使用RGB值的植被物候观测方法》和《使用无人机考虑BRF的正射影像生成方法》。
植被物候观测是指观察植物状态随季节变化的现象，最常见的方法是通过实地勘察目视确认。然而，挑战包括一次观察大范围区域的困难以及结果受到观察者主观性的影响。为了解决这些问题，人们对利用无人机（Unmanned Aerial Vehicles，俗称无人机）进行低空遥感的方法寄予厚望。
在验证利用无人机进行植被观测的实用性时，村井助理太阳成集团tyc234cc古天乐重点关注阳光和阴影之间的亮度差异对获取数据影响很大的事实，并开发了阴影校正方法。通过将直射阳光照射的点与云和蓝天散射光照射的点分开，并根据每种光源使用不同的校正方法，我们能够根据亮度观察植被的物候。
此外，为了开发一种使用 RGB 值观察植被物候的方法，这样比亮度更容易捕捉颜色的变化，并观察开花和秋天树叶等植物的季节变化，我们使用 8 位图像中的 RGB DN（数字数字）值进行物候分析，仅使用云量为 9 或更高的阴天、光源有限的植被观测数据 来自云层的散射光。
通过使用天空因子的亮度校准来校正由散射光亮度和天空因子之间的关系引起的亮度密度，并通过使用 RGB 值进行带间计算进行归一化来解决场景之间光源的差异。分析结果的精度约为±0025，该方法使得利用安装在无人机上的数码相机获得的RGB值在单棵树的基础上观察物候成为可能。
此外，由于传统的正射影像的太阳位置和观察角度不均匀，因此使观察角度均匀以获得准确的 RGB 值是一个挑战。利用观察后通过SfM（Structure from Motion）处理获得的相机信息，我们创建了分析数据，其中每个像素处叠加了每个原始图像的DN和相位角，以平面方式计算BRF（双向反射分布因子）。利用分析结果，我们建立了一种考虑 BRF 的生成正射影像的新方法。这是一种可以生成所有像素具有均匀相位角的正射影像的方法，从而导致观测值比传统正射影像具有更高的精度。
（正射图像比较左：Satoyama右：Riverbed）
所有三篇论文均获奖，以表彰他们在利用无人机图像观测植被的校正方法方面取得的宝贵研究成果。
村井助理太阳成集团tyc234cc古天乐在接受奖项时表示：“我非常荣幸获得这一享有盛誉的奖项。由于我自己作为研究人员只有几年的社会经验，所以我很高兴我的研究得到了认可，并且我期待着我未来的研究活动。”获得该奖项的论文题为“考虑 BRF 的正射图像生成方法”，采用了多方向 观测数据，这是无人机摄影测量尚未得到有效利用的特点之一，以捕获所有点的正射影像。这可以平衡阴影期间太阳和相机之间的位置关系。例如，这使得生成在明亮环境中拍摄时受阴影影响较小的正射图像成为可能。如果摄影测量技术能够在现实世界中发挥作用，我将非常高兴。我们还要向日常支持我们研究活动的高木太阳成集团tyc234cc古天乐，以及帮助管理观测场的当地人民和森林志愿者表示深深的谢意。有这个奖项的鼓励，我今后会继续努力。”他表达了获奖的喜悦和感激。
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