平成26年度 REDDプラスに係る森林技術者講習会（応用講習a）

REDD+におけるREDD
におけるSARデ タの利用と留意点
SARデータの利用と留意点

目次
1. SARとは
2 SARを使った森林における解析事例
2.
3. SARデータの特性と活用上の留意点
4. SARデータの取得・購入について

1 SARとは
1.

SAR画像はどう見える？

SARで森林がどう見える？
北海道中標津町周辺
Google Earth画像において，濃い緑が森林，明るい緑が耕地となっている
い緑が耕地となっている。
PALSAR画像ではGoogle Earthにて森林に対応する箇所が明るく，耕地や水域が暗くなっている。

©GooglePALSAR画像では森林が明るく見える
PALSAR画像では森林が明るく見える。

©METI/JAXA©GoogleGoogle Earth（可視センサ）

PALSARによる画像

SARで森林がどう見える？
北海道中標津町周辺
広がりのある森林のみならず，防風林においても
PALSARの画像にて明るくなっており 樹木のある
PALSARの画像にて明るくなっており，樹木のある箇所を特定することができる。

©Google©GoogleGoogle Earth（可視センサ）©METI/JAXAPALSARによる画像

SARで森林がどう見える？
©Google北海道中標津町周辺©METI/JAXA©GoogleSARで森林がどう見える？

SAR画像は一般的な画像と異なり白黒の画像
森林に対して感受性が高く，他の土地被覆に比べて明るく見える。
明るく見える特性を活かして，その広がりを監視することが出来る。
るくる特性を活か広が を監視する とが出来る可視光画像との違い

SARとその定義
SAR(Synthetic Aperture Radar：合成開口レーダ)
装置自身がマイクロ波を照射し、その後方散乱を受信・画像化する能動型（アクティブ）センサ
像化する能動型（アクティブ）センサ。

・マイクロ波センサ
イク 波セ サ

映像レーダの一種。合成開口処理（後述）により、衛星高・アクティブセンサ

度からでも高分解能観測を実現。

・映像レーダ©JAXAJERS 1/OPSによる富士山
JERS-1/OPSによる富士山©METI/JAXA

JERS 1/SARによる富士山
JERS-1/SARによる富士山

センサと観測対象の位置関係
SARセンサ
センサから斜め方向にマイクロ波を放ち，地物からの反射，散乱を受信。

可視センサ
センサから直下，太陽光を対象物が反射，散乱したものをとらえる

SARと可視センサの比較• 可視センサ
可視セ サ
可視光線をとらえる。人間の目で見えるものと近い画像が得られる。
太陽光を対象物が反射 散乱したものをとらえる
太陽光を対象物が反射，散乱したものをとらえる：受動型センサ
光学センサ，可視センサなどと呼ばれる。
例
例：ALOS/AVNIR‐2/PRISM,
Landsat等
等• SARセンサ
センサから放たれたマイクロ波を対象物から反射，散乱したものをとらえる。
：受動型センサ
SAR 合成開口レーダ
SAR，合成開口レダ，レレーダなどと呼ばれる
ダなどと呼ばれる
人間の目でみたものとは異なる画像が得られる。
例：ALOS/PALSAR, ALOS‐2/PALSAR, RADARSAT, Terra‐SAR‐X等

SARと可視光の波長域の違い
10GHz

1GHz

マイクロ波の呼称と波長、周波数
0.2μm

1.0μm

可視
紫外線

10μm

1mm

1m

10cm

10mm

マイクロ波バンド
イク 波バンド

中間赤外 熱赤外

近赤外Ka Ku X C

S

L

P

透過率 %

電磁波の波長帯と名称
100
50

0 0.2μm

1.0μm

10μm

1mm

10mm

波長

10cm

1m

バンド名

波長(mm)

周波数(GHz)Ka

7.5～11.0

40.0～26.5

K

11.0～16.7

26.5～18.0

Ku

16.7～24.0

18.0～12.5

X

24.0～37.5

12.5～8.0

C

37.5～75.0

8.0～4.0S

75.0～150

4.0～2.0L

150～300

2 0～1 02.0～1.0P

300～1000

1.0～0.3

出典：NASA Instrument panel report, VolumeI If,

SAR earth observing system

波長帯ごとの大気の透過率

SARは可視光と比べて波長がとても長い。このため大気の透過率が高く，雲など水SARは可視光と比べて波長がとても長い
このため大気の透過率が高く 雲など水蒸気も透過するため晴天でなくとも観測が可能。

SARと可視センサの比較• 光学センサのメリット
光学セ サ メリ ト
人間の目で見えるものと近い画像が得られるため理解が容易。
得られる情報が多いため SARに比べてより詳細な土地被覆の分析が可能。
得られる情報が多いため，SARに比べてより詳細な土地被覆の分析が可能。
衛星からの直下を観測するためSARに比べて歪みが少ない。

• SARセンサのメリット（SARが期待される理由）
マイクロ波は雲を透過するため天候に左右されず観測が可能。
→ 降雨の多い低緯度熱帯地域にて観測機会が多い。
自らマイクロ波を放ち観測する能動型のため，昼夜問わず観測が可能。
自らマイクロ波を放ち観測する能動型のため昼夜問わず観測が可能→ 可視センサに比べて観測機会が増える。

SARと可視センサの比較• 光学センサのデメリット
光学セ サ デメリ ト
大気の状態に大きく左右される。
特に雲がある場合 有効なデータが全く得られない。
特に雲がある場合，有効なデタが全く得られない。
観測機会が少なく，データをそろえることが難しい。

• SARセンサのデメリット（SARが敬遠されがちな理由）
人間の目で見えるものとは異なる画像のため理解が難しい。
画像化の処理が難しい。
斜めから観測しているため，画像の歪み，倒れ込みの問題。

SARと可視センサの比較• 可視光を利用したセンサとは異なる特性を持つ。
可視光を利用したセ サとは異なる特性を持• 可視光に比べて解釈が難しく直感的な理解が難しい。
視解 が難 く直感的な 解が難• 可視光には見えないものが見えるため，観測機会が多くなり安定的に観測が可能。

SAR観測のメカニズム

SAR観測のメカニズム
SARはセンサ自らマイクロ波を放射する能動型
はセ サ自ら イク 波を放射する能動型センサからのマイクロ波を地上の観測対象物が反射，散乱したものを受信し観測センサからのマイクロ波を地上の観測対象物が反射散乱したものを受信し観測している。
散乱にはいくつかの種類がある。
散乱にはいくつかの種類がある
対象物によって散乱が異なることを利用して観測を行っている。

マイクロ波の散乱
表面散乱

アンテナ

マイクロ波

体積散乱
(森林，樹木など)(平面でない地表面，波など)

二回散乱

独立行政法人宇宙航空研究開発機構 渡邉 学/著
2012年「Forest biomass estimation by using SAR- Field & satellite data analysis - 」より

都市域など人工物

マイクロ波の周波数の違いによる森林の散乱の違い

マイクロ波の呼称と波長、周波数
10GH
10GHz

10μm
外 熱赤外

1mm

1GH
1GHz

1m

10cm

10mm

マイクロ波バンド
Ka Ku X C

S

L

P

マイクロ波の波長帯と名称
出典：NASA Instrument panel report, VolumeI If,

SAR earth observing system

バンド名

波長(mm)

周波数(GHz)Ka

7.5～11.0

40.0～26.5

K

11.0～16.7

26.5～18.0

Ku

16.7～24.0

18.0～12.5

X

24.0～37.5

12.5～8.0

C

37.5～75.0

8.0～4.0S

75.0～150

4.0～2.0L

150～300

2.0～1.0P

300～1000

1.0～0.3

同じマイクロ波でも周波数によって森林における体積散乱の性格が異なる。
周波数の長いLバンドは樹冠を透過し樹幹部から散乱があるため，材積，バイオマ
スとの相関関係が研究されてる。
究
ALOS/PALSAR，ALOS‐2/PALSAR‐2はLバンド。森林監視に適した設計。

陸域観測技術衛星「だいち」（ALOS）

宇宙から地球を見る
宇宙
球を見－災害監視、地図作成、地域観測、資源探査－2006年1月24日打上げ
2006年1月24日打上げ－2011年5月12日に運用停止

ＰＡＬＳＡＲＡＶＮＩＲ－２

ＰＲＩＳＭ

ＰＲＩＳＭは、2.5m（35km四方）という高分解能で地表のデータを観測することを目的に設計されており、人間が見ることのできる波長の光を３方向から観測することで、地形の凹凸を標高データという形で取得することがでる。

ＰＡＬＳＡＲは、衛星から発射した
電波の反射を受信することで観測するセンサであるため、観測する領域の天候・昼夜に関係なくデータを取得可能（10m分解能他：70km
四方）
四方）。
また、観測範囲や分解能が可変であり、用途に応じた柔軟な観測が可能。

ＡＶＮＩＲ－２は、青、緑、赤の３色と近赤外領域の計４種類の波長で観測することで、多目的なカラー画
像（10m分解能：70km四方）を作成することが可能です。
また 災害時などには衛星直下
また、災害時などには衛星直下以外の領域を観測可能なようにポインティング機能を持っている。

ALOS/PALSARセンサ

・ALOS：Advanced Land Observing
Satellite（陸域観測技術衛星）（ただ（ただし、必ずしも陸域専用ではない）
必ず も陸域専
はな ）・PALSAR：Phased Array type L-band
Synthetic Aperture Radar・衛星搭載では世界初の4偏波同時観測（HH+HV+VH+VV）を実現

ALOS/PALSARの観測モード図
PALSARは、入射角を8～60度の範囲で変更した観測（FB#1～FB#18）や、観測幅が最大350kmのScanSAR（広域観測）モード（SB#1～SB#3）など、多様な観測が可能である。

ALOS 2（だいち2号）
ALOS-2（だいち2号）

ALOS-2について
プロジェクトの目的（JAXA/ALOS-2Webサイトより抜粋）
1 大規模自然災害への利用実証
1.
国内外の大規模自然災害に対して、高分解能かつ広域の観測データを迅速に取得・処理・配信するシステムを構築し、関係機関の防災活動、災害対応において利用実証を行う とを目指す
利用実証を行うことを目指す
2. 平常時のニーズへの対応
国土管理や資源管理など衛星の運用の過半を占める平常時のニーズにも対応した多様な分野における衛星データの利用拡大を図ることを目指す（穀物等の生育状況把握、地球規模環境課題の解決、資源、エネルギー供給の円滑化に役立つ：資源調査等に役立つ）

搭載センサ
1. PALSAR-2：Phased Array-type Synthetic Aperture Radar -2
合成開口レ ダ メインセンサ Lb d
合成開口レーダ。メインセンサ。Lband
2. CIRC：Compact Infrared Camera
非冷却型赤外検出器。森林火災、火山観測等への応用。実験センサ。PALSAR2が右offnadir30度を観測している際に直下を向いて観測できる
3. SPAISE2：SPace based Automatic Identification System Experiment 2
人工衛星搭載のAIS（自動船舶識別装置）の実験センサ。

観測モードの変更は約2秒で可能
観測方向の変更は時間がかかる

PALSAR-2センサ
高分解能

広域観測

観測
モード

SPOT
LIGHT

3m

6m

10m

空間分解能
(m)

Rg x Az
3x1

3

6

10

観測幅
(km)

Rg x Az
25 x25

50

50

40

70

偏波

1

1 or 2

1 or 24

1 or 2

ScanSAR
350km

ScanSAR490km

100(3look)100(3look)60 (1.5
look)

30

350
(5Scan)350(5Sacn)490(7Scan)4

1 or 2

1 or 2

1 or 2

ALOS/PALSARセンサからの主な変更点
 高分解能化（10m⇒3m x 1m）
 ScanSAR観測範囲拡大（350km⇒490km）
偏波観測（ポラリ リ観測）
般化 実験
ら格 げ
 全偏波観測（ポラリメトリ観測）の一般化⇒実験モードから格上げ
 左右観測による観測幅拡大：870km ⇒ 2300km
 緊急観測時の頻度向上⇒リクエストは最短1時間前（ALOSは5時間）
 日本は12時間以内、アジア域は24時間以内に観測
日本は12時間以内 アジア域は24時間以内に観測 観測後1時間程度での画像提供（ALOSは3時間）

偏波について・直線偏波 ：水平偏波（Horizontal)：垂直偏波（Vertical）

衛星の場合 衛星進行方向に平行なものを衛星の場合、衛星進行方向に平行なものを
H偏波（水平偏波）、垂直なものをV偏波
直線偏波a)垂直偏波t（垂直偏波）と定義
HH: H送信，H受信
HV: H送信，V受信b)水平偏波t

森林では特に，H送信された水平偏波が散乱によって垂直偏波となる特性がある。

森林モニタリングではHV（H送信，V受信）の画像が重要

SAR観測のメカニズム• 斜
斜め方向からのマイクロ波の反射，散乱をとらえている。対象向射 散
象
物によって散乱が異なる。
• マイクロ波の波長によって反射，散乱の特性が異なる。Lバンドを用いているALOS/PALSAR ALOS 2/PALSAR 2は森林に適しドを用いているALOS/PALSAR，ALOS‐2/PALSAR‐2は森林に適している。
• 偏波にはHH，HVなど種類がある。森林ではHVが適している。

2. SARを使った
2
SARを使 た森林 お る解析事例
森林における解析事例

ALOS/PALSARによる
森林・非森林図PALSAR/FBDデータ（FBD: Fine Beam Dual）
Lバンド SAR FBDデータ©METI/JAXA©METI/JAXA

HH

HV

特にHVにおいて，明るいところが森林，暗いところがプランテーションや農耕地，あるいは伐採地となっているあるいは伐採地となっている。
インドネシア スマトラ島 リアウ州

PALSAR FBDを用いた森林抽出
森林，非森林地域における画素値のヒストグラムの例

2.5

HV

2

ForestNon‐Forest

1.5

1

0.5

0
‐30
30

‐20
20

‐10
10

0

©METI/JAXA

HV

森林，非森林の境界部分に閾値を設定して分類することで森林，非森林を簡易に分類することができる。

FBDカラー合成が像と森林・非森林図
Lバンド SAR FBDデータからの森林・非森林図©METI/JAXA

R: HH
R
G: HV
B: HH/HV©METI/JAXA analyzed by JAXA

FForestt
Non‐Forest
Water

カラー合成したSAR画像にて，明るい緑の箇所が森林，暗い部分や茶色い箇所が非森林。

ALOS/PALSARによる全球森林・非森林図©METI/JAXA analyzed by JAXA

Accuracy: 84% (Validated using DCP)

Forest is defined as the biomass higher than 100 ton/hectare. The accuracy of the forest/non‐forest demarcation by this image isconfirmed to be 84% compared to the ground base data set.
set This ground truth data set that is compiled based on local data of each one
one‐
degree square area in latitude and longitude gathered from the Degree Confluence Project (http://confluence.org/)

ALOS/PALSARは雲に邪魔されないため，安定的に全球を観測しデータをそろえること
/
雲
魔
，安定
を観測
をそ
が可能なため，年ごとの森林，非森林図を作成することが可能。
定期的な観測は森林モニタリングには重要。

森林・非森林の継続監視©METI/JAXA analyzed by JAXA

1996

2009

©METI/JAXA analyzed by JAXA©METI/JAXA analyzed by JAXA

アマゾンの伐採地モニタリング
全球にわたり森林・非森林が把握出来るため，継続的にデータを作成することで伐全球にわたり森林
非森林が把握出来るため，継続的にデ タを作成する とで伐採などの変化を監視することが可能。

全球森林・非森林図• ALOS/PALSARにより全球にわたって森林・非森林の分布を把により全球にわた
森林 非森林 分布を把握することが可能。
• SARの特性を活かし，毎年安定的に森林・非森林図を作成することができる。
ることができる• 継続的なデ
継続的なデータ作成により，伐採等による変化を監視すること
タ作成により 伐採等による変化を監視することが出来る。
• ALOSの後継機であるALOS‐2においても同じように全球を観測する計画しているため 森林の長期にわたる継続監視が期待する計画しているため，森林の長期にわたる継続監視が期待される。

ALOS/PALSARによる伐採地抽出

PALSARによる伐採地抽出
伐森林におけるLバンドSARの特性を用いた伐採地の抽出
HH，HVの2偏波を用いたALOS/PALSR
HH
HVの2偏波を用いたALOS/PALSRのLバンドのFBDデータ

インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル
Background
PALSAR FBD 343

Red: HH Green: HV Blue: HH/HV2007/6/28©METI/JAXA©METI/JAXA
40km

インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル
Background
1.5年間の伐採地変化©METI/JAXA


明るく森林のあるところ，暗く伐採地のところの変化を監視する。

インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル
Method2013年3月31, 2009における植栽，伐採の状態：
provided by APRIL

林齢によるHV受信の強度の強弱 by using FBD images.

©METI/JAXA

Results
インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル-HH/HV changes on treeage

アカシア林におけるHH & HV 偏波と林齢との関係- 2007/6/28 and 2008/6/30 FBD 343と植栽時期



HHはわずかであるが徐々減少傾向にある。
HVは急激に増加し 1年ほどで頭打ちになる
HVは急激に増加し，1年ほどで頭打ちになる。

Results
インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル-HH/HV changes on treeage
Red: HH Green: HV Blue: HH/HV

June
June2007
2008©METI/JAXA

provided by APRIL

インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル
2008/6/30

2007/6/28©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA

HH

HV
Mar 2008

Results
インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル-HH/HV changes on treeage
POL 23.1 2009/5/13

Photos taken 2009/4/6
2008年3月植栽
月 栽 ((林齢約1年)
約)

HH: little large
HV: almost same

2005年7月植栽 (林齢約3.8年)©METI/JAXA

成長の早いアカシアの状態が反映されている。

Results
インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル-HH changes on plantationcycle

2002-2005の間に植栽されたアカシアのL-HH時系列変化-ScanSARによる結果 (path 115: inc. angle~36º)
Red: natural forest for ref.



天然林の季節変化と類似した変動を示している。
天然林に比べ0.5-1dBほどアカシア林の方が低い値を示している。

インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル
2007-2008に植栽されたアカシア林におけるScanSAR L-HH の時間変化(植栽と伐採を含む。)
Planting

植栽直前に大きな値となる。おそらく伐採による影響をとらえていると考えられ
植栽直前に大きな値となる
おそらく伐採による影響をとらえていると考えられる。
振幅が大きい。雨季に比べ乾季の方が大きい。

インドネシアにおけるアカシア人工林のサイクル
Summaryまとめ

HH, HVの値のアカシア林における林齢への依存性







植栽後HVが増加し，1年ほどで頭打ちとなる。
植栽後が増加し 年ほどで頭打ちとなる
HHは徐々に減少し天然林に比べ0.5-1dBほど低い値となる。季節変化は天然林と類似している。
強い表面散乱によりHHが植栽直前に高い値となる。 (伐採直後の地上の粗度が増加するため？).
植栽後0-2年の若齢林においてHHの値は変動が大きい。これは乾季の方が変化が顕著である。

3 SARデータの特性と3.
SARデ タの特性と活 上 留意点
活用上の留意点SARセンサを搭載した衛星とセンサの多様性

衛星搭載SARセンサの諸元
衛星名（センサ名）

ERS-1
(AMI)

所有国
打ち上げ時期

JERS-1
(SAR)

ERS-2
(AMI)

RADARSAT 1
RADARSAT-1

ENVISAT(ASAR)ALOS(PALSAR)

TerraSAR X
TerraSAR-X

COSMOSkyMed1

RADARSAT 2
RADARSAT-2

TanDEM X
TanDEM-X

欧州

日本

欧州

カナダ

欧州

日本

ドイツ

イタリア

カナダ

ドイツ

1991.7-2000.3

1992.2–1998.10

1995.4-2011.9

1995.11-

2002.3-2012.5

2006.1-2012.5

2007.6-1)2007.62)2007.123)2008 103)2008.104)2010.11-

2007.12-2010.6-

ALOS-2(PALSAR-2)
日本
2014.5.24

軌道高度

777km

568km

785km

793 -821km

780 –820km

691km

514km

620km

798km

514km

628km

軌道傾斜角

98.5度

97.7度

98.5度

98.6度

98.55度

97.16度

97.44度

97.86度

98.6度

97.44度

97.9度

回帰日数

35日

44日

35日

24日

35日

46日

11日

16日

24日

11日

14日

周波数
（バンド）

5.3GHz(C)

1.275GHz(L)

5.3GHz(C)

5.3GHz（C）

5.3GHz(C)

1.270GHz(L)

9.95GHz(X)

9.65GHz(X)

5.405GHz(C)

9.65GHz(X)

1.2GHz帯
(L)

波長

5.7cm

23.5cm

5.7cm

5.7cm

5.7cm

23.5cm

3.1cm

3.1cm

5.7cm

3.1cm

23.5cm

偏波

VV

HH

VV

HH

Single,Dual

Single,Dual, QuadSingle,Dual, QuadSingle,Dual

Single,Dual, QuadSingle,Dual, QuadSingle,Dual, Quad

入射角

23度

38.7度

23度

10 - 60度

15 – 45度

8 – 60度

15 - 60度

20 –59.5度

20 – 60度

15-60度

8 – 70度

観測幅

100km

75km

100km

50 - 500km

58 – 405km

70 – 350km

10 – 100km

10 – 200km

20 – 500km

10 – 100km

25 – 490km

分解能

30m

18m

30m

9 - 147m

30 – 1000m

10 – 100m

1 – 16m

1 – 100m

3 – 100m

1 – 16m

1 – 100m

1 ×10m

2.2 ×12m

1 ×10m

1.5 ×15m

1.3 × 10m

3.1× 8.9m

0.7 ×4.8m

1.4x5.7m

1.5 ×15m

0.7 ×4.8m

2.9×9.9m

アンテナサイズ

偏波の詳細（観測モードにより使用できる偏波は異なる）
偏波

ENVISAT (ASAR)

ALOS (PALSAR)

TerraSAR-X

COSMO-SkyMed

RADARSAT-2

ALOS-2 (PALSAR-2)

SingleHH, VV

HH, VVHH, HVHH, HV, VH, VV

HH, VV, VH, HV(Extended High :はHHのみ)

HH, HV, VH, VV

Dual

HH+HV, HH+VV,
HH+HV
HH+VV
VV+VH

HH+HV, VV+VH

HH+HV, VV+VH

HH+HV, HH+VV,
HH+HV
HH+VV
VV+VH

HH+HV, VV+VH

HH+HV, VV+VH

HH+HV+VH+VV

HH+HV+VH+VV

HH+HV+VH+VV

HH+HV+VH+VV

Quad

衛星 センサを選ぶ際の注意点
衛星，センサを選ぶ際の注意点• 同じSARでもマイクロ波の周波数の違いで特性が変わる。
同じも イク 波 周波数 違
特性が変わる• 同じセンサでも利用出来る偏波が異なる。
も
来 偏波が な• 森林モニタリングに適していると言われているLバンドはJERS‐
1，ALOS，ALOS‐2のみ。

SARデ タの処理レベル
SARデータの処理レベル

処理レベルの違いと観測画像

SARの処理レベルは，基本的に以下の3種類に分類される：
・生データ

(RAW)

・シングルルック複素データ (SLC)
マルチルック画像デ タ (MLI)・マルチルック画像データ※呼び方が衛星により若干異なるので注意が必要

RAW（生）データ

RAW(生)データ
画像再生前の受信信号（画像になっていない）
複素数のデータであり、実部、虚部を含む。
左図は，複素数のデータの大きさを計算し，表示したものである．

a  b の場合， a 2  b 2©METI/JAXA

SLC（Single Look Complex）データ
SLC画像
画像再生処理を行った画像（レンジ圧縮，アジマ
ス圧縮
再生後の画像は複素数であり、実部、虚部のデータが格納されている。
マイクロ波散乱強度に加え，位相情報もデータとして保持している。
縦横それぞれの方向（レンジ方向とアジマス方向）の空間分解能が一致していないため，画像の縦横比が合っていない．
左図は，複素数のデータの大きさを計算し，表示したもの．

a  b の場合，

a2  b2

画像再生後のため，RAWデータと比較して、分解能が上が ているが上がっている。
©METI/JAXA

MLI（Multi Look Intensity）データ
MLI画像
レンジ圧縮 アジマス圧縮とい た画像再生
レンジ圧縮，アジマス圧縮といった画像再生
PALSAR

後の画像

L1.5R画像

実際の地表面上の画素配列になっている。

ジオリファレンス画像

地形による影響は未補正

Geo-Referenced

画像は実数である．
SLCデ タと異なり 位相情報を含まない
SLCデータと異なり，位相情報を含まない．
©METI/JAXA

画像の一辺が、衛星の進行方向と平行な画像をジオリファレンス画像，南北方向と平行な画像をジオコーデッド画像と呼ぶ．
縦横（レンジ,アジマス）方向の画素の大き

PALSAR
L1.5G画像
ジオコーデッド画像
Geo-Coded
Geo
Coded

©METI/JAXA

さは揃えられている

処理レベルの注意点• SARデータには地図に載る画像荷なる前に再生，前処理が必
デ タには地図に載る画像荷なる前に再生 前処理が必要となる。処理の段階によってRAW，SLC，MLIがある。
• RAW，SLCを画像化するには専用の処理ソフトが必要であるため 画像を確認したいだけの場合にはMLIでないとあつかい
め，画像を確認したいだけの場合にはMLIでないとあつかいづらい。

地形による影響

地形と観測システムに起因する歪み－フォアショートニング
フォアショ トニング，レイオ
レイオーバー－バ
シミュレーション画像による比較
衛星
SARアンテナ

マイクロ波
マイク
波
©METI/JAXA

地図上の位置に投影

フォアショートニング，レイオーバ
による画像のひずみは 同位置から
による画像のひずみは、同位置から
光学センサで観測した場合と逆方向に現れる。
©METI/JAXA

SAR画像の位置に投影

地形と観測システムに起因する歪み－フォアショートニング
フォアショ トニング，レイオ
レイオーバーバ ，レ
レーダーシャドウの実例－
ダ シャドウの実例

PALSAR FBS 41.5deg©METI/JAXAPALSAR FBS 21.5deg©METI/JAXA

青枠部：レーダーシャドウ域
赤丸部：フォアショートニング（左上）レイオーバー（右上）AVNIR-2 直下視©JAXA

地形による影響の注意点• 山岳地において，センサ側に地形が倒れ込む。
山岳地におセ サ側に地形が倒れ込む• 山岳地において，センサ側と反対側で輝度が異なる。
側
側
度が な• 解析を行う場合，地形効果を取り除く処理が必要。

4 SARデータの取得
4.
SARデ タの取得
購入についてRESTEC-PGM-20120918

PALSAR全球オルソモザイクデータセット（PGM）とは
PALSAR全球オルソモザイクデタセット（PGM）とは©METI/JAXA※本画像はPGM製品をカラー合成加工したものです。

１．PALSAR全球オルソモザイクデータセット（PALSAR Global Mosaic：PGM） は、全球をカバーする10 or 25m解像度のPALSARデータセットで、オルソ補正及びモザイク処理を施してあります。
２ PGMは 「タイル」単位のデ タ（1度 偏波ごと）となっています （3 4ペ ジ参照）
２．PGMは、「タイル」単位のデータ（1度、偏波ごと）となっています。（3、4ページ参照）
３．知的財産権は、独立行政法人宇宙航空研究開発機構（JAXA）に帰属します。本製品は、JAXAからの受託により、RESTECが開発したものです。

65

製品仕様
仕様
製品概要

PALSAR FBD (HH, HV)を使用したオルソ処理済み全球モ
ザイクデータセット
緯度 経度とも約0 32秒 （緯度10m相当）
緯度、経度とも約0.32秒

備考
・オフナディア角: 34.3度
・オルソ補正用DEM：SRTM-3 (90m メッシュ DEM)を主に使用
・JERS SAR(1992-1998、 HH)によるモザイクデータセットも有・緯度60度以上の地域では緯度約3 2秒 経度約3 2秒
・緯度60度以上の地域では緯度約3.2秒、経度約3.2秒

ピクセルスペーシング
緯度、経度とも約0.8秒 （緯度25m相当）
位置（ジオメトリック）精度

13m RMSE (1σ)

輝度（ラジオメトリック）精度
輝度（ラジオトリック）精度

後方散乱係数0.76dB (1σ)（元データ精度として(1σ)（元デ タ精度として*3）

・GPSにて決定されたコーナリフレクタ位置との比較＊１
・モザイク時にパス間の輝度差を最小化
ザイク時に間の輝度差を最小化＊1

無（選択可能）*2

・有・無のいずれかを選択

測地座標系

ITRF97・楕円体モデル：GRS80、ジオイドモデル：EGM96

地図投影図法等緯度経度図法

観測日

ピクセル毎に識別可能

販売単位

緯度1度×経度1度

画像フォーマット

GeoTIFF

斜面勾配補正

根拠文献

66

有 ／

・観測日ファイルに打上日からの通算日をピクセル毎に記載
・赤道付近において約100km四方
・10m製品の一部の地域（緯度60度以上）は5度×5度単位での提供
・ワールドファイル（*.twf）は含まず
・Rawデータ とENVIヘッダーファイルでの提供も可能(*1)モザイク画像作成全般について：Shimada, M. and Ohtaki, T., Generating Large-Scale High-Quality SAR Mosaic Datasets: Application to PALSAR Data for Global
Monitoring., IEEE J. OF SELECTED TOPICS IN APPL. EARTH OBS. AND REMOTE SENS., PP.637-656, VOL3. , NO.4, DEC, 2010(*2)オルソ変換、ジオメトリック精度について：Shimada, M., Ortho-Rectification and Slope Correction of SAR Data Using DEM and Its Accuracy Evaluation., IEEE J. OF
SELECTED TOPICS IN APPL. EARTH OBS. AND REMOTE SENS., PP.657-671, VOL3. , NO.4, DEC, 2010(*3)PALSAR CALVAL全般について：Shimada, M. , et. Al., PALSAR Radiometric and Geometric Calibration, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,
PP3915-3932, Vol47, Issue12, 2009

年別モザイクの他年データによる補完状況
年別モザイクの他年デタによる補完状況
10m(0.32sec) resolution

25m(0.8sec) resolution

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Filled gaps

2010
©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA

2009©METI/JAXA©METI/JAXA

2008©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA

2007
1992
-1998
1998

©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA©METI/JAXA※ 各年において適切な観測データが無い場合は、他年の同時期のデータで補完しています。
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一般財団法人リモート・センシング技術センター
般財団法人リモ ト センシング技術センタ
ソリューション事業部
TEL： 03
03-6435-6789
6435 6789
E-mail: data@restec.or.jp

68--------------------------------------------------------------------------------------------製作・編集 一般財団法人リモート・センシング技術センター
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