多方向放射観測に基づく葉面積指数の季節変化のモニタリング
Multi-angular optical remote sensing for monitoring seasonal changes of leaf area index
泉岳樹

Takeki IZUMI

首都大学東京都市環境科学研究科

助教

Department of Geography, Tokyo Metropolitan University, Japan・Assistant Professor

和文アブストラクト
本研究では、植生の凹凸が引き起こす不均一な散乱を捉えることができる多方向放射観測を森林樹冠上で行ない、この観測データを利用して、葉面積指数の推定を試みた。葉面積指数とは、単位面積あたりに存在する葉の片側表面積の合計であり、葉の量を表わす重要な指標である。植生は葉の表面を介して、大気との間で水・エネルギー・微量気体 (CO2など) の交換を行なっているため、「樹木の光合成促進」を定量的に評価するためには、葉面積指数を精度よく求めることが重要である。
研究対象としたのは、八ヶ岳山麓のカラマツ林であり、宇宙開発研究機構が所有する観測タワーを利用した多方向放射観測を頻繁に (春から秋にかけて毎月) 行なった。そして、各季節の葉面積指数と多方向放射観測データとの関係を調べた。最終的には、観測を通して、多方向放射観測を用いて葉面積指数の季節変化をモニタリングする手法を開発した。

英文アブストラクト
This study aims to propose a new remote-sensing method using multi-angular remote sensing data for correctly assessing leaf area index (LAI).
LAI usually defined as the one-sided total leaf area of vegetation per unit land area, is
an important biophysical parameter in ecophysiology, atmosphere-ecosysteminteraction, and global climate change studies. Since energy, water, and trace gases areexchanged through the leaf surface, LAI is incorporated in many land surface models .
For this purpose, we established multi -angular optical remote-sensing
system from the tower at mount foot of Yatsugatake (managed by JAXA),
Japan in the last year. The change of the reflectances due to the change of thepositions of the sun, canopy, and sensor geometry is called Bi-directional ReflectanceDistribution Function (BRDF). This year, we focused on and revealed the seasonalchange and diurnal change of BRDF on larix leptolepis forest at Yatugatake.

植生モニタリングを実現するためには太陽天頂角１：研究目的

本研究では、植物の光合成能を把握するのに重の影響や季節変化の影響などについて実測研究が要な植生資源量「葉面積指数（Leaf Area Index,必要である。そのため申請者は，八ヶ岳南麓のカLAI）」の空間分布及び季節変化を衛星から高精度ラマツ林（北緯 35 度 54 分 34 秒, 東経 138 度 20にモニタリングするための方法を確立することを分 6 秒）にて，森林観測タワーに多方向放射観測最終的な目的としている。これまで全球の LAI のシステムを構築し，BRDF の日変化・季節変化を推定には、衛星から計算された植生指標(例えば観測した。

Index,BRDF を取得するためには対象の上に十分に出NDVI)の利用が試みられてきた。しかし、既存のた上で，快晴日において短時間に観測角度を変え植生指標と LAI の関係は非線形であり、NDVI のながら放射観測を行なわなくてはならない。その場合、LAI との関係は指数関数で近似され、LAIため，森林を対象とした場合ヘリコプターやタワが 2 以上になると推定精度が著しく落ちるというーなど大規模な施設が必要であるため，実測例が問題があった。これは、既存の植生指標が植生の非常に少なかった。本助成により、4 月から開始

面的な広がりは捉えているが、立体的な構造(樹冠した多方向放射観測では、1 年間に 12 回の調査をの凹凸)を評価できていないことに大きな原因が実施し、植物季節にあわせた多方向放射観測デーあると考えられる。そこで、本研究では、多方向タを取得している。これはカラマツ林に限らず森

放射観測データから計算される，植生の立体構造林を対象とした多方向放射観測としては世界ではを表す指標 HDS（Hotspot-Darkspot Signature）じめて取得された画期的なデータである。

Normalized

DifferentialVegetation

を活用し、高精度に葉面積指数を推定することを考えた。

３：研究成果対象を多方向から放射観測することにより，そ植生を多方向から観測することによる反射率の変の反射輝度の変化を表したものをその物体の方向化は主に後方散乱方向と前方散乱方向に現れる。前別 反 射 特 性 （ Bi-directionalReflectance

方散乱方向では植生面の陰影を多く捉えるため反射Distribution Function）と呼ぶ。方向ごとの輝度率は低くなる（Darkspot）。一方，後方散乱方向で，値の違いは，対象物体の立体構造と関係が深い。

特に太陽高度と観測角度が一致する方向では，日向

このため，衛星リモートセンシングの分野では，葉のみを捉えるため，反射率は高くなる（Hotspot）

BRDF を用いた樹高などの三次元的な植生パラメ（Lacaze et al., 2002. Remote Sens. Environ.）（図ータの推定（Gao et al., 2003; Heiskanen,2006,

1）。

Remote Sens. Environ.）が期待されている。本研究はこの BRDF の利点を LAI の推定に用いようと考えたものである。
２：研究経過現在，衛星で得られる多方向放射観測データは，地上分解能が粗く（7km×7km），地上データとの比較はできない。また，BRDF は地上での実測が少なく，同一地点で季節変化を観測したデータはどの樹種に対しても存在しない。BRDF を用いた

図１ 多方向放射観測の典型的な結果と模式図

NIRREDGREEN
BLUE

35303530

Reflecatance (%)

Reflecatance (%)

252015105NIRREDGREEN
BLUE

40

25201510506050403020

1000-10 -20 -30 -4060

View zenith angle (°)

20151020

100-10 -20 -30 -40NIRREDGREEN
BLUE

403530Reflecatance (%)

Reflecatance (%)

2530

10月18日 天頂角 54.0 °NIRREDGREEN
BLUE3040

View zenith angle (°)

9月20日 天頂角 45.5 °35505252015105060504030201000-10 -20 -30 -4060

View zenith angle (°)

50403020100-10-20 -30 -40

View zenith angle (°)

10月30日 天頂角 54.0 °11月8日 天頂角 53.7 °

図 2 カラマツ林における各植物季節（晩夏～落葉期）の方向別反射特性
このため本研究においても，対象とする植生と太HDS の値は日陰葉と日向葉の割合と関係が深い

陽が存在する鉛直面上（Principal plane）にて観測ことが，Chen et al., 2003,(Remote Sens. Environ.)を行ない，観測角度にともなう反射率の変化の様子で示されている。日陰葉と日向葉の割合は一日のうを捉え，これを BRDF の特徴とした。図 2 に各季節

ちの太陽天頂角によって日変化することが考えられにおける観測結果の一部として，晩夏～落葉期におるため，秋における快晴日に複数回多方向放射観測

ける BRDF の特徴の季節変化を示す。図２より各植を行った。図 3 に同一日（2007 年 9 月 20 日）にお物季節において前方散乱方向における弱い反射と，ける BRDF の変化（近赤外域）と太陽天頂角との関

後方散乱方向における強い反射は存在し，この二つ係を示し，図 4 に各バンドから計算された Hotspot・の特徴は季節によって変わらないことが分かった。

Darkspot の反射率と太陽天頂角との関係を示す。

後方散乱方向において観測角度 0°～25°にデータ
30

次に，BRDF の特徴を表す指標として，Lacaze etal.（2002. Remote Sens. Environ.）で提案された指標 HDS（Hotspot-Dark Signature）に注目しその特徴を検討した。HDS は植生を多方向から放射観測した際，最も高い反射率（Hotspot の反射率）と，最も低い反射率（Darkspot の反射率）から以下の式で計算される指標である。

HDS (ρHS－ρDS )ρDSReflecatance (%)

入ってしまい，この影響が大きいと考えられたためである。

49.7°
45.5°
39.6°
36.1°
35.8°

35が存在しないのは，観測タワーが放射計の視野角に25201510506050403020100-10 -20 -30 -40 -50 -60

観測角度 (°)

図３ 方向別反射特性の日変化

 HS  Hotspot の反射率
 DS  Darkspotの反射率（9 月 20 日；晩夏）35

HOTSPOTでの反射率（％）

30

図 5 に示されるように，HDS は観測時の太陽天頂

NIR
y = 0.5803x + 3.6818
2
R = 0.9929

25BLUEy = 0.0773x - 0.6464
2
R = 0.9217
GREEN
y = 0.1341x + 0.1754
2
R = 0.9637

201510角に依存して変化し，大きく日変化していることがNIR
REDGREENBLUEわかった。長谷川ほか（2007,森林学会予稿集）ではHDS を用いて，葉面積指数を評価する方法を提案している。しかし，他時期・多地点の多方向放射観測RED
y = 0.0473x + 1.2074
R2 = 0.0734

5

データから HDS を算出する場合，観測時の太陽天頂

00

DARKSPOTでの反射率（％）（b） 1810203040
太陽天頂角(°）

50角をそろえる必要があると言える。本研究では一年60間を通して BRDF を取得した。しかし観測時の太陽天頂角が異なるため，各季節で観測された HDS を単NIR
y = -0.2232x + 24.817
2
R = 0.9776

16141086420010203040
太陽天頂角（°）

純に比較することはできない。そこで，観測データ

NIRREDGREENBLUEBLUE
y = -0.0079x + 1.2723
R2 = 0.6704
GREEN
y = -0.0478x + 3.777
2R = 0.885
RED
y = -0.0251x + 2.0867
R2 = 0.1821

12から観測時の太陽天頂角条件が 54°のものを選出し，晩夏～晩秋にかけ HDS の季節変化を検討した。なお
9 月 20 日のデータに関しては，図 4 で示した関係式
から観測角度 54°の時の Hotspot と Darkspot の反50

射率を類推し HDS を算出した。
結果を図 6 に示す。

605.0

図 3 より，BRDF は観測時の太陽天頂角に依存して変化し，Hotspot が出現する観測角度は，太陽天頂角 と ほ ぼ 一致 し て いる こ と がわ か った 。 ま た，
Hotspot，Darkspot における反射率の大きさに注目すると，太陽天頂角が小さくなる（太陽が高度が大きい）ほど Darkspot の反射率は高くなり，Hotspot各バンドで計算されたHDS

図４ Hotspot, Darkspot の反射率と太陽天頂角の関係（a）Hotspot （b）Darkspot

HDS（NIR）
HDS（RED）
HDS（GREEN） 0.9
HDS（BLUE)
0.8
NDVI

4.5
4.0

0.7

3.50.63.00.5

2.5

0.4

2.0

0.3

1.5

0.2

1.0

0.1

0.50
晩夏(9/20)紅葉前期(10/18） 紅葉中期(10/30)

紅葉後期(11/8)

図 6 HDS の季節変化（晩夏～落葉期）の反射率は低くなっている。両者の関係には，赤域

図６より，夏から秋にかけて HDS の値は減少してを除き，有意水準１％で有意な線形の相関関係が見いる様子が分かる。このことより BRDF には季節依られた（図 4）。そこでここから得られる HDS の値存性があるといえる。しかし，晩秋において葉が落と観測時の太陽天頂角との関係を図 5 に示す。

ちても幹や枝が作る陰影が存在するため，植生の各バンドで計算されたHDS

BRDF の特徴（強い後方散乱と弱い前方散乱）は存

NIR
y = 0.0496x - 1.3089
R2 = 0.9843

3.02.5

在し，HDS がマイナスになることは無い。以上の結RED
y = 0.0874x - 1.6943
R2 = 0.8024
GREEN
y = 0.0934x - 1.8693
R2 = 0.9178

2.01.51.0NIRREDGREENBLUE10203040
太陽天頂角（°）

太陽高度の影響と植物の季節変化の影響を考慮する必要があることがはじめて実証的に示された。
泉 岳樹, 長谷川宏一, 松山

0.00果より，多地点・多時期の BRDF を比較する場合，

４：成果の公表BLUEy = 0.0673x - 1.2091
R2 = 0.8822

0.5NDVI（a）5060

図 5 HDS の日変化（観測時の太陽天頂角との関係）

洋, 梶原康司, 本多嘉明:,「カラマツ林における方向別反射特性の季節変化～日向葉・日陰葉の反射率の差に注目して～」日本気象学会 2007 年度秋季大会, 北海道大学, 2007 年 10 月．