第35回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 009-010頁 2024年

ハイパースペクトル画像を用いた
植生リモートセンシングによる地熱資源有望域の推定福田直也*・岸本将英*・久保大樹*・小池克明*

Estimation of high-potential geothermal resource zones byremote sensing of vegetation using hyperspectral imagery
Naoya Fukuta*, Kishimoto Masahide*, Taiki Kubo* and Katsuaki Koike**京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 Department of Urban Management, Graduate School ofEngineering, Kyoto University, Katsura C1-2-225, Kyoto 615-8540, Japan． E-mail:fukuta.naoya.27n@st.kyoto-u.ac.jp

キーワード：断層，地熱資源，HISUI，リモートセンシング，植生指数
Key words: Fault，Geothermal resource，HISUI，Remote sensing，Vegetation index

1.

研究の目的

2.1

解析データ

日本は地熱資源に富む地域であるが，その発電への利用はHISUI の特徴は波長分解能と空間分解能の高さである．

まだ少ない．世界的に地熱資源開発の障壁となっているのがHISUI はバンド数が 185 あり波長分解能が高くハイパース

ボーリング調査のコストとである．ボーリング調査は価格的ペクトルセンサに分類される．さらに HISUI の空間分解能コストが大きく（甘露寺，2010），綿密な計画を要するためは 20 m×31 m であり他のハイパースペクトルセンサと比較に時間的コストも増大する．またボーリング調査自体の環境して高い空間分解能を持っている．対象地域は秋田県湯沢地への影響も考慮する必要がある．さらに，地熱地域は火山な域(第 1 図)である．秋田県湯沢地域には温泉が複数存在し地どの山岳部に多く位置していることも地熱開発をより困難

熱発電所が稼働する地熱資源に富む地域である．解析にはなものにしている．そこで本研究では，比較的低コストかつ2022 年 8 月 28 日撮影の HISUI 画像データを用いた．

広域的な解析が可能な衛星リモートセンシグによって地熱2.2

HISUI 画像の前処理有望域を推定することを目的とした．しかしながら山岳地形前処理として，まずオープンソース GIS ソフトウェアでに位置する地熱地域の多くは植生に覆われており，衛星画像ある SAGAGIS を用いて地形補正を行い，その後 ENVI（NV5から土壌を直接解析することは困難である．そのため，地熱Geospatial Solutions Inc.）によって放射校正・植生域の抽貯留層で発生し断層を通して地表に移動する熱水や蒸気・火出・大気補正・ノイズ除去を行った．植生域の抽出には植生山性ガスが植生に及ぼす影響に注目する．衛星画像としてハの 活 性 度 を 表 す 指 標 で あ る 次 式 の NDVI （ Normalized

イパースペクトルセンサ HISUI（Hyperspectral Imager

Difference Vegetation Index）を用いた．

Suite）によって取得された画像を対象とし，地熱地域の植生指数を求め，その分布と既存の地熱調査資料との組み合わせにより本手法の妥当性・有効性を検証した．

2.

解析データと手法

NDVI =𝜌𝜌𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 − 𝜌𝜌𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝜌𝜌𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 + 𝜌𝜌𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟(1)

ここで，𝜌𝜌𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 は近赤外域における反射率，𝜌𝜌𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 は赤の反射率を表しており，レッドエッジと呼ばれ植物のスペクトルに典型的な波長 700～750 nm における反射率の急激な増大を利10用し植生を表している．今回の解析では𝜌𝜌𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 にバンド 41(805 nm)を，𝜌𝜌𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 にバンド 31 (805 nm)を当てはめた．

2.3

植物にストレスを与えた場合の反射スペクトルの変化を実験的に求める予定である．

VIBS を用いた解析

植生に影響が現れる地熱の兆候を解析する指標として VIBS

文（Vegetation Index considering Blue shift and Shortwave

甘露寺泰雄 (2010) 温泉(深井戸)ボーリングデータ公開の課infrared）(権守，2019)を用いた．VIBS は植生ストレスを評

献

題. 地質ニュース 667 号，pp．39-48．
権守宏明 (2019) ハイパースペクトル衛星画像を用いた高価することができる指標であり，次式で表される．
(2)

植生被覆域における地熱兆候地抽出法の開発, 京都大学大

こ こ で ， 𝜌𝜌𝑥𝑥 は 波 長 x nm の 反 射 率 ， 𝑚𝑚1 と 𝜎𝜎1 は (𝜌𝜌2274 −NEDO 新エネルギー総合開発機構 (1985)地熱開発促進調査

𝜌𝜌2274 − 𝜌𝜌671∆𝜌𝜌707 − ∆𝜌𝜌737�
− 𝑚𝑚1 � /𝜎𝜎1 + �− 𝑚𝑚2 � /𝜎𝜎2𝜌𝜌2274 + 𝜌𝜌671∆𝜌𝜌707 + ∆𝜌𝜌737

𝜌𝜌671 )/(𝜌𝜌2274 + 𝜌𝜌671 )の平均値と標準偏差，𝑚𝑚2 と𝜎𝜎2 は(𝜌𝜌707 −𝜌𝜌737 )/(𝜌𝜌707 + 𝜌𝜌737 )の平均値と標準偏差を表す．𝜌𝜌2274 ，𝜌𝜌671

は HISUI のバンド 152，バンド 28 の値が該当する．
∆𝜌𝜌707 ，

学院工学研究科修士論文.
報告書 No.7 湯沢雄勝地域，pp. 773-774.
NEDO 新エネルギー総合開発機構 (1990 地熱開発促進調査
報告書 No.20 )皆瀬地域, pp.1243-1244.

∆𝜌𝜌737 には各波長の前後 2 バンドであるバンド 31(705 nm)，32(715 nm)，34(735 nm)，35(745 nm)を用いて一次微分を求めた．

3.

結果と考察
秋田県湯沢地域の断層(NEDO，1985)と地温 100 ℃に達する深度(NEDO，1990)を用いて考察する．地第 2 図は VIBSと断層の重ね合わせである．
赤色の地点は VIBS の値が高く，青色の地点は VIBS の値が低い．黄色の線は断層を表してお第 1 図 対象地域（秋田県湯沢地区）の HISUI 画像．

り，VIBS の値が高い地域が断層に沿うように存在していることが特徴的である．この要因として，深部で発生した熱水やガスが断層を通して地表近くまで上昇したこと，あるいは断層による地形の変化が植生の生育に影響を与えたことなどが考えられる．第 3 図は VIBS と地温 100 ℃に達する深度を重ね合わせた図である．北部から南部にかけて高温域が広がっていることに調和して，VIBS の値も北部から南部にかけて増加していることがわかる．これは，高温域が浅いほど地上の植物にストレスが加わっているためであると考え

第 2 図 VIBS と断層（黄線）の重ね合わせ．

られる．以上の結果から，秋田県湯沢地区の南部が地熱有望域であると考えられる．

4.

まとめと今後の計画
地熱貯留層で発生した熱水や蒸気・火山性ガスが断層を通し地上の植物に影響を与えていると考えられ，VIBS の値が高い秋田県湯沢地区南部が地熱有望域である． VIBS を用いた衛星リモートセンシング解析は地熱系の推定に有効であり，地熱開発における広域調査に活用できる可能性が見出された．今後は HISUI 画像の解析精度を向上させるとともに，第 3 図 VIBS と地温 100 ℃に達する深度の重ね合わせ．