過去の過去の衛星画像参照による衛星画像参照による地上画像
による地上画像観測時点
地上画像観測時点での観測時点での積雪域平面分布
での積雪域平面分布推定手法
積雪域平面分布推定手法の推定手法の検討
環境リモートセンシング研究室

渡邉 映

指導教官

向井幸男
力丸

１．はじめに

厚

２．対象領域と対象領域と使用データ
使用データ

新潟県などの日本海沿岸域は世界有数の豪対象領域は新潟県と福島県を跨る奥只見湖周雪地帯である．雪は，雪崩や融雪に伴う洪水・．また，使用データ
辺の山岳地帯とした（図-1）

地滑りなどの災害を引き起こす要因であり，新を表-１に示す．Terra-MODIS データ中の積雪

潟県では本年，19 年振りの大雪となり昨年の中領域＝１，無雪領域＝０と考えて地点ごとに時越地震の影響と相まって雪崩や雪の重みで家間軸方向（T1 時期から T10 時期）に累積する屋の倒壊が相次いで発生している．しかしながと図-2 のような積雪頻度データが作成される．

ら，融けた雪は人々の大切な水資源である．雪こうして作成した画像（積雪頻度画像）を積雪はこれら相反する二面性を持っている．

分布履歴情報とし任意の地域における積雪域雪を防災管理あるいは水資源として有効利平面分布の推定に用いる．

用するためには，時間的・空間的・定量的に把ある流域内において，積雪域が融雪していく握することが非常に重要になってくる．しかし時間的な過程に関して積雪域と無雪域の境界ながら，積雪の多くは山岳地帯に分布しており，位置の時間的な移動過程は，原則的に毎年同様人がその場所に行き積雪を連続的かつ広域的に繰り返すものと考えられている．すると，調に観測を行うには，雪崩や遭難といった危険が査対象時点での積雪境界の位置は，過去の当該伴うと同時に多大な人的・経済的資源も必要で流域での融雪の履歴状態をモデル化すれば，推ある．故に山岳地帯の降雪・積雪特性を把握す定することが考えられている．積雪頻度データることは非常に困難である．そこで，広域的には，画像中で頻度が高い所はより雪が融けにく観測可能な人工衛星リモートセンシング技術

い地域で，頻度が低い所はより融けやすい地域を利用することが積雪域の観測に非常に有効である．また，融雪期の衛星データが少ない場である．しかし，融雪期には不順な天候が続く合，任意の積雪頻度状況を推定しようとしてもことが多く，光学センサでは雲などの影響で地頻度に関する分解能が低く解析するのが不都

表面の情報が入手困難であり，マイクロ波セン合である．よって今回は 10 シーンと少ないのサでは雪の判別が困難である．

で内挿・先鋭化の処理を施した（図-3）．地上画

本研究では，過去の融雪期の衛星画像から積像観測データは，同一日に 2 箇所の観測地点か雪分布履歴情報を把握し活用することで，衛星ら山岳部をデジタルカメラにより新潟県南魚が観測出来ない日の積雪域平面分布を推定し沼地方の山岳地帯を観測した（図-1）．1 点は南ようと試みた．解析手法はデジタルカメラを使

魚沼市（旧大和町）薮神地区から巻機山を，も用して地上画像観測を行い，その地上観測画像

う 1 点は塩沢町大沢地区から巻機山を撮影した．と過去の積雪分布履歴情報により他地域の広衛星データおよび地上画像観測データは 2004

域的な積雪域平面分布を推定および検討した．

年のものである．DEM は鳥瞰図を作成する際に使用した．

表-１ 使用データ
衛星センサ

Terra-MODIS

空間分解能500m
1 月 1 日～8 日
1 月 17 日～24 日
2 月 18 日～25 日
3 月 13 日～20 日

衛星データ
撮影時期

3 月 21 日～28 日
4 月 6 日～13 日
4 月 14 日～21 日
4 月 22 日～29 日
5 月 8 日～15 日

衛星データ

旧大和町薮神

5 月 24 日～31 日
地上画像観測カメラ

Digital Camera

データ

撮影時期

4月9日

地形データ

塩沢町大沢

検証データ

DEM(Digital Elevation Model)
衛星センサ

Terra-ASTER

空間分解能30m

撮影時期

4月7日

地上画像観測積雪域

図-1 対象領域

無雪域
T1

３．解析手法T2積雪頻度画像と地上観測画像を用い積雪域T3平面分布の推定を行った．解析手順を図-4 に示す．地上画像観測を行った地点から視た積雪頻度画像による鳥瞰図を作成し，その積雪頻度鳥T9瞰画像とデジタルカメラで観測した地上観測

T10画像とを重ね合わせ，地上観測画像の雪線に対応する積雪頻度鳥瞰画像の画素値を抽出して平面の積雪頻度画像により他地域の積雪域平面分布を推定した．
積雪画像の積雪領域断面

図-2 積雪領域・無雪領域の断面模式図

４．結果
図-5 は地上観測画像と積雪頻度画像から鳥瞰図を作成した画像である．
薮神地区から観測した画像を基に巻機山方向を眺める積雪頻度画像の鳥瞰図から判別値

積雪頻度画像

地上観測画像鳥瞰図
重ね合わせを算出した結果，画素値 73.9，大沢地区から観測した画像を基にした場合も 74.7 であった．閾

地上観測画像から積雪域を抽出

値 74 以上の画素値を雪と判断し，平面の積雪最大値フィルター

頻度画像から推定した結果を図-6 左に示す．右の画像は 4 月 7 日の ASTER データから積雪域雪線抽出を抽出した画像である．

積雪頻度画像の鳥瞰図から雪線に対応

５．検証

する平均画素値を算出

ASTER データを用いて検証を行った．2004年 4 月 9 日の積雪域平面分布の推定結果画像と得られた平均画素値を判別値とし2004 年 4 月 7 日の ASTER 画像を重ね合わせ平面の積雪頻度画像によりて，合致した画素数と合致しなかった画素数他地域の積雪域平面分布を推定（図-7 左（表-2）の画素数）を集計し，次式により合致率を求めた．

合致率＝

図-4 解析手順

A× 100A+ B+C

結果，合致率は 50.7％を得た．
黒（D）
を計算に含めた場合 75.7％であるが，雪の少ない（黒 D が多い）領域を多く含む地域の画像の場合，D を含めて求めると合致率は Dの影響を大きく受けるため，D を含めない方が妥当である．
図-7（左）において，画像全体では 50.7％の合致率であるが，三日月形の白色の地域（山地）薮神大沢

図-5 地上観測画像と積雪頻度画像の鳥瞰図およびその地域から南の地域などでは，ほぼ合致している所も見られた．

推定結果
図-3 積雪頻度内挿画像

検証画像（ASTER 4/7）
図-6 推定結果

６．積雪頻度画像についての積雪頻度画像についての検討についての検討
検証データである ASTER データから鳥瞰図を作成し，地上観測画像から雪線を抽出して積雪域平面分布を推定した方法と同様に推定（再現）を行い，標本となる積雪頻度画像の影響について検討した．
元の ASTER データと ASTER データから積雪域平面分布を推定した結果の比較を行った（図-9，図-7 右）．雪線による閾値は 87，合致率は 53.3％を得た．
この結果より，標本となる積雪頻度画像を改善することで精度の向上が期待される．改善点としては，空間分解能が高く融雪状態の異なる多くの衛星データを用いて，積雪頻度画像を作地上観測画像から成することにより精度向上が見込まれる．また，

ASTER 鳥瞰図から

図-7 検証画像

地上観測画像では樹木が存在する所は殆ど雪が見えなく，樹木による影響は強いため土地被表-2 検証画像の色の詳細

覆分類などを行い樹木の影響を考慮する必要推定画像があると考えられる．
７．まとめ
2004 年の融雪期における 1 月から 5 月の雪
雪
ASTER
無雪

Terra-MODIS による 10 データとデジタルカメ

無雪

白シアン○ A× C

赤黒× B

○ D

ラで撮影した雪山の写真から，他地域の積雪域平面分布を約 50％の精度で推定することが出来た．場所によっては，ほぼ合致している地域も見られた．
積雪域が融雪していく時間的な過程に関して原則的に毎年同様に繰り返すものと考える

図-8 雪線抽出（薮神）と，融雪状態の異なる衛星データを数多く蓄積することにより精度の向上が期待される．
参考文献
１）力丸厚：MSS 融雪履歴情報の支援による気象衛星データの画素内積雪領域の細密推定，土木学会論文集第 438 号／Ⅱ-17，
pp.13-22，1991
２）リモートセンシング研究会：図解リモートセンシング，日本測量協会

推定結果

元画像（ASTER 4/7）

図-9 推定（再現）結果