平成26年度 REDDプラスに係る森林技術者講習会（基礎講習）

衛星データの種類と入手の際の留意点

REDD 0

衛星データの種類と入手の際の留意点
講師：磯野

賀瑞夫

ISONO Kazuo（一般財団法人 リモート・センシング技術センター）

目次 Contents
1. 衛星データの概要
2. 撮影の条件
3. 撮影と処理の流れ
4. データ形式と加工サービス
5 いろいろな衛星と搭載センサ
5.

REDD 1

1. 衛星データの概要
・衛星リモートセンシングとは・リモートセンシングにおける電磁波の種類
リモ トセンシングにおける電磁波の種類
・地表対象物の太陽光分光反射特性
・センサが見ている各波長帯の特徴
・解像度による見え方の違い

REDD 2

衛星リモートセンシングとはリモートセンシングとは、直接手を触れないで、対象物や現象に関する情報を収集し、対象物や現象の識別、分類、判読および分析を行う技術である。

収集される情報は、対象物から反射または放射される電磁波に関する情報である。

REDD 3

リモートセンシングにおける電磁波の種類

リモートセンシングでは、電磁波を複数個の波長帯域に分けて、その電磁エネルギーを収集する方式がとられる。
エネルギを収集する方式がとられる。

REDD 4

地表対象物の太陽光分光反射特性『すべての物体は、種類および環境条件が異なれば、ことごとく異なる電磁波の反射または放射の特性を有する』

（可視）

（近赤外）

（マメ科ムラサキウマゴヤシ）（中間赤外）（カエデ）（乾燥した土）ムラサキウマゴヤシ（湿った土）（濁った水）（きれいな水）

乾燥した土壌

カエデ
湿 た土壌
湿った土壌
濁った水
きれいな水

REDD 5

＜参考資料＞

ムラサキウマゴヤシ牧草地帯

楓（かえで）

Alfalfa（マメ科・学名：
Alfalfa（科 学名 Medicago

Maple tree (カ(カエデ科デ科 ・学名学名 Acersativa）

palmatum）

日本語ではムラサキウマゴヤシと呼ばれる。

Acer : カエデ属 palmatum : 掌（手のひ

マメ科の多年草の牧草、西南アジア原産、ら）状の意、「かえで」「もみじ」とも欧州、アフリカ北部、西アジアに分布世界で呼ぶ。

広く栽培され重要な牧草のひとつ。
REDD 6センサが見ている各波長帯の特徴
多くの観測波長帯（バンド）を持ち、現在活躍しているLandsat8/OLIセンサを例にして、各種対象物の分光反射特性と観測バンドの配置を示す。

B2
0.45～0.51μm
B10.43～0.45μm

B30.53～0.59μm

B8(PAN)
0.50～0.68μm
B40.64～0.67μm
B50.85～0.88μm

B91.36～1.38μm
B61.57～1.65μm

B72.11～2.29μm

REDD 7センサが見ている各波長帯の特徴

OLIセンサの前身であり、広く活躍していたLandsat/TMセンサの画像を例にして、
各観測バンドの画像の特徴を見てみよう。
各観測バンドの画像の特徴を見てみよう

B1
B2
B3
B4
0.45～0.52μm 0.52～0.60μm 0.63～0.69μm 0.76～0.90μm

B51.55～1.75μm

B72.08～2.35μm

REDD 8センサが見ている各波長帯の特徴

Landsat/TMの観測バンドと主な応用分野を下表に示す。
バンド

波長帯（μm）

主な応用分野1

0.45～0.52

・沿岸水のマッピング
・土壌と植物の区別
土壌と植物の区別
・落葉樹と針葉樹の区別

20.52～0.60

・植物の活性度

30 63～0
0.63
0.69
69

・植物の種類を決定するためのクロロフィル吸収
植物の種類を決定するためのクロロフィル吸収

4

0.76～0.90

・バイオマス調査
・水塊分布

5

1 55～1 75
1.55～1.75

・植物水分測定
・雪と雲の区分

6

10.4～12.5

・植物のヒートストレス測定
・温度のマッピング
温度のマッピング

7

2.08～2.35

・露出している地表熱水鉱床や鉱石資源探査

バイオマス・・・・植物や植物性プランクトンが光合成によって生産する有機物の量

REDD 9Landsat衛星データ（TMセンサ）の画像例

観測地域の説明画像は 静岡県 駿河湾に流れ込む富士川流域
画像は、静岡県の駿河湾に流れ込む富士川流域（1992年4月23日）のものです
衛星画像の見方
バンド毎の画像
各バンドの画像はそれぞれの観測値（反射強度、または放射強度）を、全てグ
レースケール（白黒）で表示します。１画素あたりの情報量を0～255（8bit）階調のレベルでとらえ、バンドごとにとらえたデータを使用して解析を行います。
1ビット （21＝2）

階調数とは2ビット （22＝4）
3ビット （23＝8）

濃淡の一般的な解釈
・画像では、強く反射したところほど白く映ります。
・可視域の画像では、市街地や乾燥した裸地など可視域の光を強く反射するも可視域の画像では、市街地や乾燥した裸地など可視域の光を強く反射するものは、 明るく（白っぽく）見え、 逆に森林や水域など反射が弱いものは、暗く（黒っぽく）見えます。

REDD 10Landsat TMセンサの各バンドごとの画像
バンド１ （0.45～0.52μm）

バンド１は青色から緑色にわたる波長帯。山岳部はクロロフィルの吸収、濁水の反射が見える

バンド２ （0.52～0.60μm）

バンド２は緑色から黄色にわたる
波長帯、水域と陸域の区別がバン
ド１よりも明確

バンド３ （0.63～0.69μm） バンド４ （0.76～0.90μm）

バンド３は、赤色の波長帯、水域と陸域は更にはっきりする。植物域が黒くは きりわかる
黒くはっきりわかる

バンド４は、植物の反射が強い波長帯、山岳域が白く見える。 川や海は黒く反射が無い

バンド５ （1.55～1.75μm）

バンド７ （2.08～2.35μm）

バンド６ （10.4～12.5μm）

バンド５は植物や土壌の反射が強い波
長帯 水分が多く含ま長帯。水分が多く含まれていると暗く、と暗く
水分が少ないと明るい

バンド７は植物の反射が土壌に比較し弱い分バンド５に比べ山岳域が暗く見分
ド に比 山岳域が暗くえる

熱赤外域の画像では、低い温度ほど暗く 高く、高い温度になるに従って明るく映度にに従く映る。水温も検出できる

REDD 11

画像の合成人間に見える全ての色はＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色を混ぜ合わす
ことによって表示することが出来ます（光の３原色）。
バンド１の画像に青のフィルターを通したものと、バンド２に緑のフィルターを通したもの、バンド３に赤のフィルターを通したもの、この３つを合成する
ことにより実写に近い画像を再現することが出来ます。

Ｒ

紫（ﾏｾﾞﾝﾀ）

黄Ｇ

水色（ｼｱﾝ）

Ｂ

光の３原色
REDD 12

カラー合成
異なるスペクトル画像に光の3原色を指定し、色を再現することをカラー合成と言う。トゥルーカラー、
フォールスカラー、ナチュラルカラーのカラー合成画像(Color Composite Image) ができます。
単バンド画像バンド１(青）フィルターを通した画像

トゥルーカラー合成画像

バンド２(緑）バンド３(赤）（実写に近い画像の再現）

REDD 13

カラー合成 ーバンドの組み合わせ例ーナチュラルカラー合成画像

フォールスカラー合成画像

短波長赤外カラー合成画像

熱赤外線カラー合成画像―植生が緑色に強調――植生が赤色に強調――都市域内、植物域内の区分が―温度が高いところを赤で強調―

より詳しく表示―

バンド3 を赤バンド4 を赤バンド7を赤バンド6を赤バンド4 を緑

バンド3 を緑

バンド5を緑

バンド4を緑バンド2 を青バンド2 を青バンド3を青バンド2を青

B2

B3 B4

B3

B5

B7

REDD 14中間赤外波長帯の特徴
中間赤外バンド５(1.55～1.75μm)による雲と雪の識別

雲 分光反射特性
雲の分光反射特性

雪の分光反射特性

中間赤外域の雲と雪の分光反射特性

REDD 15

1.6μm帯を利用した雲と雪の識別
中間赤外バンド５画像（1.55～1.75μm）
μ
バンド５では雪は黒く
雲は左図のように白く反射して見えますRGB 321
RGB=321

実写に近い画像RGB 543
RGB=543

可視バンドのみを用いたカラー合成では、

バンド５を赤色、

積雪と雲とが同じような白っぽい色で表

バンド４を緑色、示されてしまい ほとんど区別ができま
示されてしまい、ほとんど区別ができま

バンド３を青色せん。

雲は可視・近赤外バンド
B3

B4

B5

の画像と同じように白っぽく表示されていますが、西側の尾根の積雪は水色（青色+緑色）で示されています

衛星デ タ提供：JAXA
衛星データ提供：JAXA
バンドと色配置

REDD 16

REDD 17

解像度（分解能）による見え方の違い
分解能と識別能力
10cm分解能画像：一つ一つの車について説明ができます
25 分解能画像 車の種類について識別が可能です
25cm分解能画像：車の種類について識別が可能です
50cm分解能画像：車の種類についてどうにか識別ができる程度です
1m分解能画像：車であることは判るが、車の種類までは判りません

10 cm分解能写真
25 cm分解能写真
50 cm分解能写真
１ｍ分解能写真（出展；FAS IMINT 101-Introduction to Image Intelligence home page より）
REDD 18

解像度（分解能）による見え方の違い
分解能と識別能力

1.0m分解能画像：どんな種類の建物であるか判ります。車であることが判ります。
2.5m分解能画像：どんな種類の建物かどうにか判ります。何か在ることは判るが車である
分解能 像 ど な種類 建物かどう か判 ます 何か在る と 判るが車 ある
ことは判りません。
5.0m分解能画像：その物が建物であることは判るがどんな種類の建物かは判りません。
車の検出は出来ません。
分解能画像 大きな建物 検出う出来ます。車 検出 出来ま。
10.0m分解能画像：大きな建物の検出がどうにか出来ます。車の検出は出来ません。

1.0ｍ分解能画像
2 5ｍ分解能画像
2.5ｍ分解能画像
5.0ｍ分解能画像
10.0ｍ分解能画像（出展；FAS IMINT 101-Introduction to Image Intelligence home page より）
REDD 19

カラーによる見え方の違い（パンシャ プン加工処理画像）（パンシャープン加工処理画像）
分解能を擬似的に向上させる手法：パンシャープン処理

高分解能のパンクロマティック画像と、それより分解能は劣るがカラー情報を持つマルチバンドの画像の両者を合成して、高分解能か カラ の画像を作して、高分解能かつカラーの画像を作成することをパンシャープン処理と呼びます。
(a)は10mカラーのALOS/AVNIR-2画
像、(b)は2.5mパンクロマティックのALOS/PRISM画像で この二つの画像
ALOS/PRISM画像で、この二つの画像から合成してできたのが、(c)の2.5mカ
ラーのパンシャープン画像です。

©JAXA(a)ALOS/AVNIR 2(a)ALOS/AVNIR-2＜分解能10m＞©JAXA(b)ALOS/PRISM＜分解能2.5m＞

Included ©JAXA 作成：RESTEC(c)パンシャープン画像＜分解能2.5m＞

REDD 20

まとめ①□ 見たいもの、知りたい現象の特徴を整理し、以下の条件を決める
・分光反射特性
分光反射特性・解像度（分解能）

REDD 21

2. 撮影の条件
・地球観測衛星の主な軌道・太陽同期軌道とは
太陽同期軌道とは・軌道と観測幅と撮影の頻度
・ポインティング機能と撮影頻度

REDD 22

地球観測衛星の主な軌道
地球観測衛星（中低軌道高度500〜1,000km
円軌道）

データ中継衛星（静止軌道高度36,000km）

気象衛星（静止軌道）
地球
赤道面

高分解能衛星REDD 23

太陽同期軌道とは「太陽同期軌道」とは、衛星の軌道面と太陽

北から南に向かう時に撮れるディセンディ

方向がつねに一定になる軌道。つまり、衛星ングの画像は、多くの場合、観測対象地域の軌道面の１日あたりの回転角が地球の公転が 昼であり太陽の反射があり多くの情報

周期（１日あたりの回転角）に等しい軌道。

が得られるので、ディセンディングの画像が多く利用されています。
REDD 24Landsat 7の地表面軌跡

太陽直下点
衛星可視域

夜間

昼間
Landsat 7 軌道ﾃﾞｰﾀ

2009.03.10
現地時間10：30
軌道高度：704.837km
軌道傾斜角：98.195°
周期：98.82分

夜間Landsat 7の地表面軌跡（2009.03.10

現地時間10時30分）

データソース：[Orbitron]より

REDD 25

回帰軌道・準回帰軌道

回帰軌道の
衛星パス
（毎日同じ軌
道上を通過）

準回帰軌道の衛星パス（左図は18日
回帰の5日目）「回帰軌道」の衛星は、その日のうちにもとの場所の上空にもどる。
「準回帰軌道」は、数日後に同じ場所の上空に衛星通過（パス）イメージ

衛星がもどる。
準回帰にすることによって、地球全体をすきまなく観測することが可能。
REDD 26

観測衛星の軌道パラメータ
衛

星

軌道種類

JERS-1ADEOS

ADEOS-II

ALOS

太陽同期準回帰

太陽同期準回帰

太陽同期準回帰

太陽同期準回帰

周回数/１日周/日

15-1/44

14+11/41

14+1/414+27/46

回帰日数

日

44

41

4

46

軌道高度

Ｋｍ

568

796.75802.92691.65

軌道傾斜角

度

97.67

98.5

98.62

98.16

周期

分

96

100 92100.92

101

約98 7
約98.7

1回帰あたり周回数

周

659

585

57

671

隣接軌道間隔（赤道上）

Ｋｍ

60

68

703

60

観測幅(センサ名）

Ｋｍ

75（OPS)

80(AVNIR)

1,600(GLI)

70(PRISM)

1回帰あたり周回数（周）＝周回数（周/日）×回帰日数（日）
隣接軌道間隔（赤道上）＝地球の円周長さ（赤道上）／1回帰あたり周回数

REDD 27

軌道と観測幅と観測頻度
JERS-1ADEOS-II

ADEOS

OPS 観測幅（75km）
観測幅（75k ）GLI 観測幅（1600km）

AVNIR 観測幅（80km）

隣接軌道間隔（60km）

隣接軌道間隔（68km）

軌道2
軌道1
（赤道上）

軌道1
軌道2
（赤道上）

ALOS

隣接軌道間隔（703 km）

隣接軌道間隔（60km）

軌道1
軌道2
（赤道上）

軌道1
軌道2
（赤道上）

観測パターン

12日まで表示12日まで表示12日まで表示

PRISM 観測幅（70km）
観測幅（）

4日まで表示回帰 数
回帰日数：44日
西側に1コマづつ移動
659周回で元に戻る

回帰 数
回帰日数：41日
東側に11コマとびで移動
５８５周回で元に戻る

回帰日数：4日
東側に1コマづつ移動
57周回で元に戻る

回帰日数：46日
東側に27コマとびで移動
671周回で元に戻る
REDD 28

ポインティング機能と撮影頻度– IKONOS衛星IKONOS 衛星の軌道通過順序

ﾎﾟｲﾝﾃｨﾝｸﾞによる観測可能域

衛星高度：６８０km
軌道傾斜角：９８.１２°
周期：９８.４分
周回数/１日：１４．６３
回帰日数：１１日
ポインティング：通常＜45゜
再撮像日数：1〜3日
隣接軌道間距離（赤道上）：約 250km
１回帰日数
2 111
1 10
9
8
7
6

経
過
日

5
4
3

出典：「JSI ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ受信エリア資料」より

ｎ+１周回

翌々日のパス 翌日のパス

ｎ周回

IKONOS 衛星の観測パターン
REDD 29

まとめ②□ 見たいもの、知りたい現象の特徴を整理し、以下の条件を決める
・いつ撮影されたデータが良いのか（時間、季節）
いつ撮影されたデ タが良いのか（時間、季節）・撮影の頻度・既存撮影／新規撮影

REDD 30

REDD 31

3. 撮影と処理の流れ
・衛星観測システムの概要
・衛星地上システムの運用概要
衛星地上システムの運用概要
・データ処理の概要
・データの処理レベル

REDD 32

衛星観測システムの概要（

データ中継衛星（静止衛星））内説明はALOSの場合
衛星間データ伝送（Kaバンド送り

26.1ＧＨｚ）

地球観測衛星コマンド／
テレメトリ（Sバンド）

観測データ（Kaバンド23.541ＧＨｚ、
ﾃﾞｰﾀﾚｰﾄ：240Mbps)

観測データ
Xバンド 8.1ＧＨｚ，
ﾃﾞｰﾀﾚｰﾄ：120Mbps

コマンド/
テレメトリ
（Sバンド）

受信要求・計画
受信局

衛星運用・受信局
REDD 33

衛星地上システムの運用概念
地球観測衛星画像要求

撮像要求

衛星コマンド衛星運用計画画像検索
ユーザとの調整

要求画像の明確化

受信管制局

プロダクト

画像提供

データ検索

ユーザ

受信データ

データ処理

アーカイブ

提供プロダ
クトの作成
REDD 34

データ処理の概要（１）衛星から送信されるデータ・センサから出力されるデータ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑観測データ、補助情報、同期コード（２）データ処理の目的
・受信データの同期と並べ替え、ハンドリング単位（シーン）への分類
・画像に含まれる歪等の除去
幾何学的な歪‐衛星の移動による効果‐地球の自転の効果‐センサの素子配列‐観測時の衛星センサの位置、姿勢、振動、熱歪等
ラジオメトリックな歪‑ センサ感度特性（経年変化を含む）‑ 太陽の位置、角度の影響‑ 大気の補正
衛星の画像データを利用するためには、衛星の画像と地上の位置との対応を正しく対応づけるために幾何補正が重要となる。
・提供フォーマットの編集
REDD 35

データ処理の概要

帯状に観測

未補正

ラジオメトリック補正

幾何補正

・センサ感度特性や太陽の位置や角度の影響、大気の条件などによる放射量歪みを補正

・地球の自転、
地球の湾曲による影響、衛星の姿勢変化などを補正

REDD 36

データの処理レベル

低次プロダクト

未補正

ラジオメトリック補正

・データ補正に関わる処理も行っていない生データ、補正データを付加した製品。

・センサの感度特性に関する補正がなされた製品。
・ラジオメトリック補正に加え、衛星の軌道位置、

幾何補正

姿勢誤差、地球の自転や湾曲などの幾何学的な歪みに関する補正が施された製品。
・ラジオメトリック補正、幾何補正に加え、地図投

地図投影

影面への射像がなされた製品。

・標高データを用いて地形の高低差に起因する歪み

高次プロダクト

オルソ補正を補正し、正射投影に加工した製品。地図との重ね合わせが可能となる。

処理レベルの一般的な定義としては、未補正製品がレベル０、ラジオメトリック補
正製品がレベル1、さらに幾何補正された製品がレベル２と呼ばれている。センサ及び衛星により定義が異なるので注意が必要である。
REDD 37

まとめ③□ データ撮影・処理の流れを知り、以下の点に留意する
・いつデータが手に入るのか
いつデ タが手に入るのか
・求めている加工内容と“処理レベル”が合っているか

REDD 38

REDD 39

4. データ形式と加工サービス
・主なデータ形式
・幾何学的な歪みの補正（オルソ補正）
幾何学的な歪みの補正（オルソ補正）
・カラー高分解能処理（パンシャープン処理）

REDD 40

主なデータ形式（フォーマット）
フォーマットCEOSHDF

Geo TIFF

特徴
CEOS (committee on Earth Observation Satellites：
地球観測衛星委員会）で標準化されたフォーマット。
バンドごとにファイルが分割される「CEOS-BSQ」と、複数のバンドが多重化された「CEOS-BIL」とがある。
従来の多くの中分解能衛星データに採用されている。

採用衛星/センサ
・LANDSAT(TM, MSS)
・JERS(SAR, OPT)・ADEOS(AVNIR)・ALOS(PALSAR,PRISM,
ALOS(PALSAR PRISM
AVNIR2)・SPOT(HRV)

HierarchicalHi
hi l D
Datat F
Formatt の略、多様なコンピュータの略 多様なコンピタ・ADEOS(OCTS)
ADEOS(OCTS)
環境で容易にデータの相互交換を行えるようにイリ・ADEOS-II (GLI, AMSAR)
ノイ大学のNCSA (National Center for Supercomputing ・LANDSAT(ETM+)
Applications) で開発されたフォーマット。複数のバ
ンドが つのフ イルにまとめられているため 画ンドが一つのファイルにまとめられているため、画像表示/解析するためには専用のソフトが必要となる。
グローバルデータを中心に利用されている。
通常のTIFF（Tagged Image File Format :Aldus社及びMicrosoft社によって開発された）にリモートセンシング
用の情報を付加したフォーマット。専用ソフトが無くても一般的な画像ビューア等で開くことが可能。
くても般的な画像ビュ ア等で開くことが可能。

・IKONOS・QuickBird
・ALOS
・WorldView-2
REDD 41

幾何学的な歪みの補正（オルソ補正）
地形の高低差に起因する歪の補正処理をした画像のこと。中心投影である画像を真上からの平行投影（正射投影）に変換したもので、オルソ画像（Orthorectified Image）と言う。
Ａ： 実際に地球観測衛星で地上を観測した場合のイメージイラスト（中心点がずれてしまい衛星より遠い方に倒れこんだ形に歪む）
Ｂ：

地図と同じ表現のオルソ画像（正射投影図）イラスト
Ａの画像の歪みをＢのような正射投影に補正することをオルソ補正処理と言う

Ａ

Ｂ

オルソ補正処理の概念
REDD 42

カラー高分解能処理（パンシャープン処理）
RGB 画像

Hue：色相（色あい）パンシャープン 画像

Saturation:：彩度（鮮やかさ）

B：AVNIR-2/band
B：AVNIR
2/band 1

B

G：AVNIR-2/band 2

I t
Intensity：明度（明るさ）it ：明度（明るさ）
マルチスペクトルデータをHSIの各要

G

R：AVNIR-2/band
R
AVNIR 2/band 3

素に分解し、分解したうちのI成分をモ

R

ノクロデータに置き換え、再度RGBにノク
デ タに置き換え、再度RGBに合成することでパンシャープン処理を行います。

HSI要素に分解

Intensity

RGBに合成交換

彩度

白

PRISM/Pan
Saturation

Hue

Hue

明度

Saturation

色相

黒HSI変換の手順(ALOS(
S AVNIR-2データとPRISMデータの例)
デ タと S デ タ 例)

色立体図出典http://konicaminolta.jp/
instruments/colorknowledge

色立体の例（彩度の段階が色相と明度ごとに異なる）
REDD 43AVNIR-2 トゥルーカラー合成画像（RGB=321）

データ提供：JAXA
REDD 44AVNIR-2とPRISMの合成画像（パンシャープン処理画像）

データ提供：JAXA
REDD 45

まとめ④□ どのように使うかを決めて、以下の条件を決める
・衛星データの形式（データフォーマット）
衛星デ タの形式（デ タフォ マット）・追加加工サービスの必要性

REDD 46

REDD 47

5. いろいろな衛星と搭載センサ
衛星とその画像を紹介
・地球観測衛星
ALOS（PRISM, AVNIR-2, PALSAR）
ALOS-2（PALSAR-2）
・商業用高分解能衛星
商業用高分解能衛星
IKONOS、QuickBird、WorldView-3

REDD 48

日本の衛星と搭載センサの概要
日本で打上げ・運用されてきた主な地球観測衛星には以下のような衛星・センサがあります。2013年にも新規衛星の打上げが予定されており、データ蓄積の継続が期待されます。
衛星名
MESSR
MOS-1, 1b

JERS-1

主なセンサ

運用期間

高度

回帰
日数

可視近赤外放射計

1987.2～
1996.4

909km

17日

VTIR

可視熱赤外放射計

MSR

マイクロ波放射計

SAR

合成開口レーダ(Lﾊﾞﾝﾄﾞ)

VNIR

視近赤 放
可視近赤外放射計

SWIR

短波長赤外放射計

AVNIR

高性能可視近赤外放射計

ADEOS
OCTS

海色海温走査放射計

1992.9～1998 10
1998.10

568km

44日

1996.8～
1997.6797 km

2002.12～2003.10803km

4日

2006.1～
2011.5

692km

46日

2013

628km

41日

分解能

観測幅

50m

100 km

900m（V）、2700m（IR）

1500 km

32km(23.8GHz),
23km(31.4GHz)

370 km

18m

75 km

18.3m x 24.2m

75 km

18.3m x 24.2m

75 km

16m（Multi)
8m (Pan)

80 km

700m

1400km(ILAS,IMG,NSCAT,TOMS,POLDER)AMSR
ADEOS-2

GLI

高性能マイクロ波放射計
グローバルイメージャー

5-50km1600km

250m, 1km

1600km

2.5m

35km、70 km（IRAS-II, POLDER, SeaWinds）
PRISM
ALOS

ﾊﾟﾝｸﾛﾏﾁｯｸ立体視センサ

AVNIR-2 高性能可視近赤外放射計2
PALSAR フェーズドアレイ方式
Lバンド合成開口レーダ

ALOS-2PALSAR 2 フェ
PALSAR-2
フェーズドアレイ方式
ズドアレイ方式
Lバンド合成開口レーダ

14日

10m

70 km

10m
100m

70 km
250～350 km

1-3m
1
3m
3-10m
100m

25km
50-70km
350km

REDD 49

各国の衛星と搭載センサの概要
世界各国で打上げ・運用されている主な地球観測衛星には以下のような衛星・センサがあります。国毎に特色があり、データ利用者は単独または複数の衛星データを利用して、目的の情報を解析・抽出することとなります。
国名

衛星名

打上年月

センサ

1999.9Pan, Multi (4)0.82m, 3.28m

11.3km

GeoEye-1

2008.9Pan, Multi (4)0.41m, 1.64m

15.2kmy
GeoEye-2

2012末末Pan,, Multi ((4))

QuickBird

2001.10

Pan, Multi (4)0.65m, 2.62m

18.0kmWorldView-1

2007.9Pan

0.5m

17.6kmWorldView-2

2009.10

Pan, Multi (8)0.46m, 1.85m

16.4km

W ldViWorldView-3
3

2014

Pan, Multi (8),SWIR (8)0.31m, 1.24m
3.7m

13 2k
13.2km

LDCM

2013.1

Pan, Multi (8),Thermal (2)15m, 30m,
100m

185km

タイ

THEOS

2008.10

Pan, Multi (4)2m, 15m

22km, 90km

カナダ

RADARSAT-2

2007.12RADAR (C)3m – 100m

20km – 500km

欧州

ENVISAT

2002.3～2012.5

RADAR (C)30m – 100m

56 - 100km

イタリア

COSMO-SkyMed1～4

2007.6～2010 112010.11RADAR (X)

1m – 100m

10km – 200km

TerraSAR-X, TanDEM-X
TerraSAR-X2

2007.6, 2010.6
2013

RADAR (X)

1m – 16m

10km – 100km

ドイツ

2008.8IKONOS

米国

RapidEye (５機）

分解能

観測幅

Multi (5)

6.5m

80km

SPOT-5SPOT-6,7

2002.52012, 2013

P
Pan,
M
Multi
lti (4)2.5m-5m, 10m-20m
1.5m, 6m

60k
60km

PLEIADES-1
PLEIADES-2

2011.122013

Pan, Multi (4)0.7m, 2.8m

20km

フランス

REDD 50

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

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きます。

ＡＶＮＩＲ－２

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ます。

ＰＡＬＳＡＲＰＡＬＳＡＲ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です（10m分解能他：
70km四方）70km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です。
REDD 51

高分解能・光学センサ- ALOS PRISM
ALOS PRISMの概要© JAXA EORC

Ｃｏｕｒｔｅｓｙ ｏｆ ＪＡＸＡ

パンクロマチック立体視センサ(PRISM)が観測した静岡県清水港© JAXA EORC

静岡県清水港(左図枠内部分拡大)

観測波長帯: 0.52－0.77μm
視方向:3（前方・直下・後方）:3（前方直下 後方）
ベースハイト比: 1.0（前方視＋後方視）
地表分解能 : 2.5m
観測幅
： 70km（直下視のみ）
35km（3 方向同時視）
ポインティング :±1.5deg±1 5d ((cross ttrack)k)
出典：「JAXAホームページ」より

REDD 52

光学センサのステレオデ タによる高さの計算
光学センサのステレオデータによる高さの計算

後方視

直下視

前方視

約24°

DA
Included©JAXA 作成：ＲＥＳＴＥＣPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：直下視，シアン：前方視） 2006.05.05

θA ≒θB ≒ 26.6°

約24°

θB

θA

入射角はポインティング角よりも若干大きくなる。
h
DB

DA
DAB

前方視と直下視の場合： h = h0 + DA tan θ A
DAB

前方視と後方視の場合：

h = h0 + DAB (tan θ A + tan θ B )Included©JAXA 作成：ＲＥＳＴＥＣPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：後方視，シアン：前方視） 2006.05.05

REDD 53

光学センサのステレオデータによる移動体の速度の計算

Included ©JAXA 作成：RESTECPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：直下視，シアン：前方視） 2006.05.05

PRISMの３つの方向からの観測が 定の時
PRISMの３つの方向からの観測が一定の時間差でおこなわれるため、２つの画像における移動体の位置の違いからその速度を概算することができます。
とくに 同じ高さを移動する船などの場合はとくに、同じ高さを移動する船などの場合は、その高さを基準として画像を重ね合わせること
で視差の影響を考慮することなく、速度を計算することが可能となります。
ここでは PRISMのステレオデ タを用いて移ここでは、PRISMのステレオデータを用いて移動する船の速度を概算します。速度は2つの画像における移動体の位置の差をD、2つの画像が観測された時間差をTとすると、下記のような式で表されます（添え字のAは前方視と直下視の場合，Bは前方視と後方視の場合）。

前方視と直下視の場合：

V = D A TA

前方視と後方視の場合：

V = DB TB

Included ©JAXA 作成：RESTECREDD 54

PRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：後方視，シアン：前方視） 2006.05.05

マルチスペクトル放射計： ALOS AVNIR-2
Advanced Visible and Near Infrared Radiometer -2（高性能可視近赤外放射計2型） の概要

Band 1: 0.42～0.50μm
Band 2: 0.52～0.60μm©METI,, JJAXA

観測波長帯

Band 3: 0.61
0.61～0.69μm
0.69μmBand 4: 0.76～0.89μm「だいち」(ALOS）に搭載した AVNIR-2で観測したインドネシアメラピ火山、噴煙が明瞭に見え、火口から山体に火山灰が広がる様子が見えます

地上分解能

１０ｍ（直下視）観測幅７０km (直下）

ポインティング角±44°（クロストラック方向
出典：「JAXAホームページ」より

REDD 55

合成開口レーダ：
合成開口レ
ダ：ALOS PALSARPALSAR 主要性能
© METI.JAXA 2006

2006年7月4、佐渡を含む新潟市を「だいち」(ALOS)に搭載したフェーズドアレイ方式Lバンド合成開口レーダ(PALSAR)の広域観測モードで観測した画像の一部を示したものです

項目
周波数帯

高分解能モード

広域観測モード

L-band ( 1.2GHz 帯)

分解能１０ｍ（2ルック）
２０ｍ（4ルック）

100ｍ

観測幅

７０ｋｍ

２５０～３５０ｋｍ

オフナディア角

18～48度
出典：「JAXAホームページ」より

56

REDD 56

ALOS 2（だいち2号）の紹介
ALOS-2（だいち2号）の紹介

REDD 57

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
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ことを目指します
2. 平常時のニーズへの対応
常時ズ対応
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します（穀物等の生育状況把握 地球規模環境課題の解決 資源（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
ネルギ 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。Lband
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。
PALSAR-2が右offnadir30度を観測している際に直下を向いて観測できる
PALSAR
2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。
REDD 58

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
REDD 59

REDD 60

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）
全偏波観測（ポラリ トリ観測）の 般化⇒実験
ドから格上げ 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 観測後1時間程度での画像提供（ALOSは3時間）
REDD 61

商業用高分解能衛星画像
1994年、米国政府の規制緩和により、偵察衛星技術を民生用に転用した
商用観測衛星事業が認められた。1999年9月に民生用では世界初の１ｍ(最高８２ｃｍ)解像度を実現した「IKONOS」衛星が打ち上げられた。
2013年、商用衛星世界初の動画撮影機能を持つ小型衛星「SkySat-1」が打ち上げられ、今後24機のコンステレーション観測を予定。
2014年、分解能31cmと商用で世界最高の解像度を持つ光学地球観測衛星「WorldView-3」が打ち上げられた。
WorldView 3」が打ち上げられた。
・IKONOS・SkySat-1
・WorldView-3

REDD 62

民生用では初の１ｍ解像度を実現したIKONOS

打上げ：1999年9月
重量：720 ｋｇ
高度：680 ｋｍ、軌道傾斜角：98.1°
観測幅：11.3 ｋｍ
観測バンド：
multispectralBlue:0.45～0.52μm

Green :0.52～0.60
Red:0.63～0.69

NIR:0.76～0.90:0 76～0 90

Panchromatic:0.45～0.92

分解能（パンクロ）：0.82ｍ（直下）、1ｍ（26°Off-Nadir)
ポインティング：６０゜、通常は＜45
ポインティング：６０
通常は＜45°
再撮像日数：3日
運用会社：米国 GeoEye社

Copy right (©) Space Imaging – All rights reserved

N
NaturallC
Color,l D
Denver C
Coloradol d USA「IKONOS Satellite Imagery Gallery」 より
REDD 63

商用衛星世界初の動画撮影機能を持つSkySat
運用機関

Skybox Imaging

終了日／
ステータ
ス

運用中

観測項目
／目的

・24機のコンステレーションを目指し、2013年に1号機を2014年に2号機を打上げた。コンステレー
ションにより、1日複数回の同一地点観測を実現。
・1m分解能のパンクロセンサを搭載、もしくは4バンドマルチスペクトルセンサを搭載
・商用衛星世界初の動画撮影機能
・日本では日本スペースイメージングが独占配布
・
・2014年2月、13機の衛星をスペースシステムズ
年 月、 機の衛星をスペースシステムズ
ローラル社に発注。2015〜2016年に打ち上げる予定。
・2014年6月、Skybox ImagingはGoogle傘下と
なった。

軌道

太陽同期準回帰軌道

高度635 km （Skysat-2)

周期

97 3分
97.3分

Skybox Imaging【特徴】
１．同一地点を一日数回撮影
24機のコンステレーション配備による運用を予定しており、世界最高となる日中1.5-3時間毎の定点撮影が可能。

２．100kg級小型衛星で分解能1m以下
パンクロマティックセンサー、4バンドマルチスペ
クトルセンサーを搭載し、分解能1m以下を実現。

３．商用衛星世界初 動画撮影機能
フルモーションビデオ撮影機能を搭載

軌道傾斜
98.4度
角
赤道通過
地方太陽 10：30
時
REDD 64

SkySat-1 image of Beaton Park in Perth, Australia acquired on Dec. 4, 2013 (image credit: Skybox Imaging)
REDD 65商用で世界最高の解像度を持つWorldView-3
運用機関

DigitalGlobe

観測項目
／目的

・商用世界最高の地上分解能
・商用世界最高の地上分解能31cmの「パンクロマの「パンクロマ
チック画像センサー」、16波長帯の「マルチスペ
クトル画像センサー」と薄雲などの影響を軽減し鮮明な画質を可能にする「大気補正センサー」を搭載
・ ストリップの観測幅は・1ストリップの観測幅は13.1km（直下）（直下）・短時間で視野を変えることによる連続広域観測が可能。最大連続広域観測の範囲は、
ロングストリップは 360km × 13.1km、5ストリップ観測は112km × 65.5km、65 5km、
2ストリップステレオ観測は 112km × 26.2km

軌道

太陽同期準回帰軌道

DigitalGlobe

高度

617 km

周期

97分

赤道通
過地方
太陽時

13：30

回帰

1日以下（1ｍ解像度）
日以下（ ｍ解像度）
4.5日（20°オフナディア）
REDD 66

WorldView-3 satellite image capture of the fire in California’s Klamath National Forest(image credit: DigitalGlobe)
Th SWIR bThebands
d penetratet t smoke
k tto diffdifferingi degrees.
d
SWIR band 8 has the best smoke penetration; here is a zoomed in shot of the fire line in which no smoke is visible.
REDD 67

まとめ⑤□ 衛星センサの特徴を知り、利用目的にあったものを選択する
・衛星センサの選拓
衛星センサの選拓

REDD 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
無断複製・転載を禁ず
無断複製
転載を禁ず
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