ALOS/PALSARによる森林減少抽
出について
島田政信
宇宙航空研究開発機構
地球観測研究センター
REDD+推進チーム
REDD+セミナー
平成２３年１０月１４日
JAXA REDD+セミナー資料

1内容
1. はじめに
2. 後方散乱係数3. 基本処理（オルソ、勾配補正、モザイク）4. 後方散乱係数の安定性
5. 評価項目の整理
––––

GCの抽出
LULUCF
FNF
勾配補正の効果

6. 将来計画
7. まとめJAXA REDD+セミナー資料

2

ロンドニア州における森林伐採監視：JERS-1
SAR/PALSARの利用
JERS-1 SAR
1996

ALOS PALSAR
2007

はたして、SARはどれくらい使えるの？
森林監視にJAXA REDD+セミナー資料3

２。後方散乱係数• 単位面積当りの明るさを表したもの• SARは– 全天候性。
– 偏波、入射角に依存– 衛星の特性は安定（常時モニター）• Question– 森林（炭素）やその変化抽出にSARのどのパラメー
タが使用可能なのか？
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44. PALSARデータの安定性
４ルック画像を使用して、アマゾン森林部の時間変化を調査
オルソ、勾配補正データ、全データのマッチ
ング後、差分評価
平均値：0.01dB, (0.185dB)：高い安定性を示す。

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SAR参照画像

SAR差分画像5５。評価項目の整理• FNF• LULUCF• GC

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5.1 後方散乱係数の変化(GC)• リアウ州
• ２００７−２０１０年データ使用• HH, HV• AVNIR-2データとの比較• WWFデータを一部使用• 利点：雲の影響なく観測できる。森林（樹種）によっては分類が困難なものがある。
• 欠点：伐採域が降雨時期は判読が困難
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7散乱係数の変化（2007-2009）

Natural forest
Natural mangrov
Natural re-grow
AcaciaOil Palm
RubberCoconut
Open areaOtherWater

Three colors
Green: No change
Blue: decrease
Red: Increase
全体に青が多い：つまり森林減少の過程にある。

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8Natural forest (masked by WWF land cover map 2007)

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0: No change 1: 2007-2008 JAXA
2: 2008-2009
3: 2009-2010

4&5: masked9 area

Case 3

PALSAR 2007-2010

AVNIR-2 2008/07/05

AVNIR-2 2009/10/08

AVNIR-2 2010/10/11

Acaciaplantation

2007-2008
2008-20092009-2010

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10Comparison to optical images: Case 1 （Tesso Niro）
ALOS AVNIR-2
2006/08/01

ALOS AVNIR-2
2010/10/11

ALOS PALSAR mosaic
2007 – 2010
Decrease more than 2 dB

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2007-20082009-20102008-200911

Comparison to optical images: Case 2 （Tesso Niro）
ALOS AVNIR-2
2006/08/01

ALOS AVNIR-2
2010/10/11

ALOS PALSAR mosaic
2007 – 2010
Decrease more than 2 dB

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2007-20082009-20102008-200912

5.2 LULUCF 分類手法の開発• 評価領域：リアウ州• 評価手法：各種の比較• SVM, eCOG MDM, eCOG Baysian,SubSpace(SS)• Output, LULUCF & FNF• SS>SVM>eCOGs at FNFの順位で、SSが８８％を記録した。
13JAXA REDD+セミナー資料

Land Use Classification in Riau, Sumatra
WWF 10 classes

Natural forest
Natural mangrove forestNatural re-growth
AcaciaOil Palm
RubberCoconut
Open area
OtherWater

PALSAR 10 classes

Forest(exclude Mangrove)/Non-forest
Accuracy：87.9%
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5.3 FNFの開発• 評価領域：リアウ州• 評価手法：各種の比較• eCOG をもとにした閾値法(-12dB forγ0HV)• Output, FNF• その他、全世界データセット• DCPとの比較による精度評価
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Forest/Non-Forest(FNF)
PALSAR RGB
2009

PALSAR Forest/Non-Forest
2009
正解率：81.8%●: HH，●: HV，●: HH/HVJAXA REDD+セミナー資料

16●: Forest，●: Non-Forest，●: Water

６ 勾配補正の効果の評価• 目視確認• LULUCFを用いた評価（FNF含む）• FNFを用いた評価

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17勾配補正の効
果（見え方）：

02:99

リアウ州
R:2007,
G:2009:B:201
000:102

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リアウ分類 – 斜面勾配補正の影響
WWF 10 クラス

Natural forest
Natural mangrove forest
Natural re-growth
AcaciaOil Palm
RubberCoconut
Open area
OtherWater

2011.10.7 RESTECPALSAR 10 クラス
斜面勾配補正あり

森林(マングローブ除く)・非森林
正解率：87.88%
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WWF 10クラス 正解率： 54.62 %WWF 10 クラス

Natural forest
Natural mangrove forest
Natural re-growth
AcaciaOil Palm
RubberCoconut
Open area
OtherWater

PALSAR 10 クラス
斜面勾配補正なし

森林・非森林 正解率：
WWF 10クラス 正解率：

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84.84%
2049.84 %山岳域(前頁画像の橙枠)の拡大表示
斜面勾配補正あり

斜面勾配補正なし

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勾配補正の有無による分類精度の変化

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Evaluation result of Global FNF using SACLA•PALSAR FNF 2010, 2009 および2007（25m分解能）について、SACLA(Sitebased data for assessing Annual Change of Land cover)（名古屋大学がFLUXNETやDCPの現地データを元に土地被覆判別をしたもの）を用いた精度評価を行った。
Data
Year
Accuracy
No. of Data
FNF

2007

84.51152

FNF

2009

84.0530

FNF

2010

83.0611

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DCP2010 points●Forest,●Nonforest,●water

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DCP2010:resulst●OK,●NG24

今後の活動• 地上データの収集（胸高直径、樹高、密度、バイオマ
ス変換、ライダー計測、土地利用分類）と整理（誤差評価）• モデル化• 後方散乱係数とバイオマスの関係• その他の指標とバイオマスの関係• LULUCF精度の向上（アルゴリズム開発）、• 上記モデル精度の向上• FNF, LULUCF, それらの時間変化、GC、Ccalcを
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Hybridに組み合わせる方法の検討

7.

まとめ

• PALSAR, JERS-1 SARは後方散乱係数の安定性が高く、時系列データの解析から森林減少を把握可能である。
• ３種類の方法を用いて森林減少を把握する方法を開発中である。
• 森林・非森林分類は８８％程度まで向上した。
• 今後は地上データ（地上計測、ライダー）との組み合わせを用いて、精度の向上を目指す。

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Acknowledgements• 以下のメンバーに感謝します（敬称略）。
• JAXA/渡辺学、本岡毅、白石知弘、Thapa、内藤一郎、落合治、能條慶子• RESTEC/山之口勤、伊藤拓弥、奥村隼人

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