自然教育園報告Ⓒ 2020

第 52 号：19 − 24,2020.

国立科学博物館附属自然教育園

高頻度・高空間分解能：SENTINEL-2A/B 衛星による自然教育園の植物季節観測
永井１

信１, ＊・遠藤拓洋２・奈佐原顕郎３

国立研究開発法人海洋研究開発機構

地球環境部門，２国立科学博物館附属自然教育園，３筑波大学

生命環境系

Shin Nagai1, Takumi Endo2, Kenlo Nishida Nasahara3: Phenology observations in Institute for Nature
Study by fine spatio-temporal resolution satellite: SENTINEL-2A/B. Miscellaneous Reports of theInstitute for Nature Study (52): 19–24, 2020.
1

Research Institute for Global Change, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, 2 Institute for Nature Study, National

Museum of Nature and Science, 3 Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba

はじめにという欠点を持つ。このため，1 〜 2 週間で急激に生じる開葉や紅葉等，植物季節の時空間分布の変動を観測す

植物季節（開花・開葉・紅葉・落葉等）の観測は，気ることは困難であった。

候変動下における植物の機能（光合成や蒸発散）やサー

こ れ ら の 問 題 点 を 解 決 す る 衛 星 セ ン サ ー と し て，ビス（供給・調整・基盤・文化的）・生物多様性の時空

2015 年 と 2017 年 に 欧 州 宇 宙 機 関 よ り 打 ち 上 げ ら れ間分布の変動を高精度に評価するために重要である。衛

た SENTINEL-2A/B 衛 星 に 搭 載 さ れ た MSI セ ン サ ー星リモートセンシングは，植物季節を地点から全球に至（URL1） は， 期 待 が 持 て る。2020 年 2 月 現 在，2 機 のる縦断的な空間スケールで毎日観測できる有用な手法でSENTINEL-2 衛星は，10m の空間分解能で全球上のあある。過去の研究では，衛星観測で得られた植生指数のる地点を 5 日ごとに観測している。本研究は，大都市の時系列の解析により，開葉や落葉の期日の時空間分布の自然林である国立科学博物館附属自然教育園を対象に，変動の検出や，機能的な植生タイプ（落葉広葉樹林や常SENTINEL-2A/B 衛星による植物季節観測の有用性を調緑針葉樹林等）の分類が行われた（例えば，Tateishi et

査した。

al., 2011; Buitenwerf et al., 2015）。
過 去 の 研 究 で 用 い ら れ た 衛 星 セ ン サ ー（ 米 国 の材料および手法

NOAA シリーズ衛星に搭載された AVHRR センサーや，米国の Terra と Aqua 衛星に搭載された MODIS センサー等）は，時間分解能は高い一方（毎日），空間分解能2019 年 1 月 1 日から 12 月 31 日を対象に，自然教育園（北が低い（8km や 500m 等）という欠点を持つ。このため，

緯 35 °38ʼ20”・ 東 経 139 °43ʼ11” 付 近 ） を 含 む 約 110km

植生被覆が疎な都市内部や，土地利用土地被覆が複雑な×約 110km の範囲において SENTINEL-2A/B 衛星が観都市近郊等，我々にとって身近な生態系を対象とした植測した地表面反射率データを用いた。これらのデータは，

物季節観測は困難であった。これに対して，時間分解能「CREODIAS」（URL2）からダウンロードした。被雲率は低い一方（46 日や 16 日ごと），空間分解能が高い（30mが 20%より高いデータは除外した。その結果，1 月 3 日・や 10m 等）衛星センサー（米国の Landsat シリーズ衛3 月 9 日・3 月 14 日・4 月 3 日・4 月 13 日・4 月 18 日・星に搭載された OLI センサーや，我が国の ALOS 衛星

5 月 8 日・5 月 23 日・8 月 6 日・10 月 30 日・11 月 29 日・に搭載された AVNIR-2 センサー等）は，ある地点にお12 月 14 日の計 12 日のデータを得た。このうち 4 月 18

いて，雲被覆がないデータを年数回程度しか得られない日と 8 月 6 日は，自然教育園の上空に雲が存在したため，* E-mail: nagais@jamstec.go.jp− 19 −

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解析対象から除外した。図 1 に自然教育園のおおよその理情報システムアプリケーション「QGIS 3.4」（URL4）

植生分布を示した（自然教育園リーフレット，URL3）。

を用いて行った。衛星観測データの大気補正は行わなか

可視赤（バンド 4）
・可視緑（バンド 3）
・可視青（バった。

ンド 2）の地表面反射率データを用いて，RGB 合成画像

衛星観測データの地上真値として，自然教育園より 1を，可視赤（バンド 4）と近赤外（バンド 8）の地表面週間ごとに更新・公開されている，現場調査により得ら反射率データを用いて，式（1）により定義される正規れた植物の開花・紅葉・結実の「見ごろ情報」を用いた化植生指数（NDVI）をそれぞれ求めた。

（URL5）。加えて，自然教育園において，3 月 12 日・4

NDVI=（近赤外−可視赤）／（近赤外 + 可視赤）（1）

月 29 日・5 月 16 日・12 月 20 日に植物季節の目視観察

NDVI は，植生が多いほど近赤外が高く，可視赤が低と写真撮影を行った。GPS 機能付きデジタルカメラ：リい値を示す特徴に基づいた指標であり，植生が多いほど

コー・WG-5 GPS を用いた。

大きな値を示す。これらの解析は，オープンソースの地

図 1．自然教育園におけるおおよその植生分布（自然教育園園内リーフレット，URL3）．
Fig. 1. Approximately geographical distribution of vegetation in Institute for Nature Study（Leaflet of Institute forNature Study, URL3）．

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永井ほか：SENTINEL-2A/B 衛星による植物季節観測結果および考察照）では NDVI は 0.5 〜 0.75 程度を，落葉樹やコナラ（Quercus serrata）が多く分布するエリア（図 1 参照）で衛星による各観測日における RGB 合成画像（3 月 14は NDVI は 0.25 程度を示した（図 2）。４月から 5 月に日を除く）と NDVI を図 2 に，これらの観測日に最も近かけて NDVI は，園内全体で 0.75 程度まで増加した（図い日に現場調査により得られた花の見ごろ情報および，2）。この変化は，落葉樹やコナラの開葉に対応した。落紅葉の見ごろ情報を表 1 と 2 にそれぞれ示した。

葉樹の花の見ごろは，3 月から 5 月に分布する一方，特1 月 と 3 月 に お い て， シ イ（ お も に ス ダ ジ イ
Castanopsis sieboldii） が 多 く 分 布 す る エ リ ア（ 図 1 参に 4 月に多くみられた。これに対して，常緑樹の花の見ごろは，特に 3 月と 5 月に多くみられた（表 1）。

図 2．SENTINEL-2A/B 衛星の各観測日における RGB 合成画像と NDVI のまとめ．負の NDVI は，赤で示した。黒点と赤矢印は，2019 年 5 月 16 日の撮影した写真画像の位置と撮影方角を示す。
Fig. 2. Summary of RGB composite image and NDVI for each SENTINEL-2A/B satellites observed date. Negative
NDVI values were shown by red. The black dot and red arrow show the location and direction of photographs
taken on 16 May 2019, respectively.

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表 1．SENTINEL-2A/B 衛星の各観測日に対して，それぞれ最も近い日に現場調査により得られた「花見ごろ」
情報のまとめ．
Table. 1. Summary of in-situ observed ﬂowering information on the closest date of each SENTINEL-2A/B satellites
observation.
衛星
観測

見ごろ
情報

花見ごろ（落葉樹）

花見ごろ（常緑樹）

3/9

3/7

ウグイスカグラ・ウメ・マンサク・ヤマウグイスカグラ

3/14

3/14

アブラチャン・イヌシデ・ウグイスカグラ・キブシ・ツノハシバミ・
マンサク・ヤマウグイスカグラ

4/3

4/4

4/13

4/11

4/18

4/18

5/8

5/9

5/23

5/23

10/30

10/31

アケビ・イロハモミジ・オオシマザクラ・クサイチゴ・クヌギ・コ
クサギ・サルトリイバラ・ジャヤナギ・ソメイヨシノ・ヤマザクラ・
ヤマブキ・ミツバアケビ
アケビ・イロハモミジ・エノキ・クサイチゴ・クヌギ・コクサギ・
サルトリイバラ・ジャヤナギ・ソメイヨシノ・ナツグミ・ニワトコ・
ヒメカジイチゴ・ミツバアケビ・ヤマグワ・ヤマブキ
アケビ・イロハモミジ・ウワミズザクラ・クサイチゴ・コナラ・ヒ
メカジイチゴ・サルトリイバラ・ツクバネウツギ・トウゴクミツバ
ツツジ・ナツグミ・ミツデカエデ・ヤマツツジ・ヤマブキ
エゴノキ・コアジサイ・コゴメウツギ・ジャケツイバラ・ノイバラ・
ホオノキ・マルバウツギ・ミズキ
アワブキ・イイギリ・イボタノキ・ウツギ・キハダ・コアジサイ・
ハマクサギ・マユミ−

アセビ・シキミ・シロヤブツ
バキ・モクレイシ・ヒイラギ
ナンテン・ヤブツバキ
アセビ・シキミ・シロヤブツ
バキ・ヒイラギナンテン・モ
クレイシ・ヤブツバキ
アオキ

11/29
12/14

11/28
12/12

コウヤボウキ−アオキ

アオキ

シュロ・スダジイ・タブノ
キ・トベラ
スダジイ・スイカズラ・テイ
カカズラ
サザンカ・チャノキ・ナワシ
ログミ
サザンカ・ヒイラギ・ヤツデ
サザンカ・ヒイラギ・ヤツデ

表 2．SENTINEL-2A/B 衛星の各観測日に対して，それぞれ最も近い日に現場調査により得られた「紅葉見ごろ」情報のまとめ．
Table. 2. Summary of in-situ observed leaf colouring information on the closest date of each SENTINEL-2A/B
satellites observation.
衛星
観測見ごろ
情報

一部黄葉・紅葉

黄葉・紅葉見ごろ

1/3
11/29

1/5
11/28

−
イロハモミジ・ハゼノキ・ミツカエデ・ムクノキ

12/14

12/12−

マルバウツギアブラチャン・アカメガシ
ワ・ウワミズザクラ・エノ
キ・カツラ・コマユミ・シ
ロモジ・ホソバイヌビワ・
マンサク・ミズキ・ムクロ
ジ・ヤマコウバシ
アカシデ・アブラチャン・
アワブキ・イロハモミジ・
カマツカ・カラスザンショ
ウ・コゴメウツギ・コナラ・
クヌギ・クマシデ・コクサ
ギ・ツルウメモドキ・サワ
シバ・サンショウ・チドリ
ノキ・ネジキ・ハマクサギ・
ミズキ・ムクノキ・ムクロ
ジ・ヤマブキ・ヤマボウシ− 22 −

黄葉・紅葉そろそろ終わり−−

イヌシデ・ハゼノキ・マユミ

永井ほか：SENTINEL-2A/B 衛星による植物季節観測

RGB 合成画像は，落葉樹やコナラが多く分布するエ0.46m（パンクロマティック）である GEOEye-1 衛星に

リアでは 4 月に明るい緑を，シイが多く分布するエリア搭載された GIS センサー（URL6）により観測されたデでは 5 月に明るい緑を示した（図 2）。これらの色の変化ータの解析と検証が今後必要である。

は，落葉樹やコナラの開葉とスダジイの開葉や開花に対12 月において，落葉樹やコナラが多く分布するエリ応した（表 1）。とりわけ，スダジイは，黄緑色の新葉

アでは，RGB 合成画像は赤色に変化し，NDVI は 0.25とクリーム色の花を樹冠一面に付ける（図 3）。この植程度に減少した。これらの変化は，落葉樹やコナラの紅物季節の特徴は，開葉と開花の期間に観測された RGB葉に対応した（表 2，図 4）。紅葉の見ごろの期日は，樹合成画像の解析により，スダジイを判別できる可能性を種ごとに大きな違いが見られた（表 2）。このため，各示唆する。しかしながら，空間分解能が 10m（1 画素あ

樹種の紅葉の見ごろの時期にそれぞれ観測された衛星デたり 10m × 10m の範囲に存在する植生の平均をとらえータの解析により，対象となる樹種の判別が理論的にはる）である SENTINEL-2A/B 衛星では，個体を区別し可能であると考えられる。しかしながら，自然教育園のた観測が困難である。空間分解能がさらに高い，例えばように樹木の多様性が高い森林では，超高空間分解能を

図 3．スダジイ（Castanopsis sieboldii）の開葉と開花の様子（2019 年 5 月 16 日撮影）．
Fig. 3. Picture of leaf ﬂush and ﬂowering of chinquapin（Castanopsis sieboldii; taken on 16 May 2019）．

図 4．紅葉の様子（2019 年 12 月 20 日撮影）．
Fig. 4. Picture of leaf colouring（taken on 20 December 2019）．

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2020.

引用文献

持つ衛星観測データであっても，植生の不均一性に起因した不確実性を多く含むと考えられる。少なくとも，ドローン（無人航空機）による定期的な空中写真の撮影

Buitenwerf, R., Rose, L. & Higgins, S. I. 2015. Three（Klosterman et al., 2018）等を組み合わせた解析と検証

decades of multi-dimensional change in global leafが必要である。

phenology. Nature Climate Change, 5: 364-368.
Klosterman, S., Melaas, E., Wang, J. A., Martinez, A.,
Frederick, S., OʼKeefe, J., Orwig, D. A., Wang, Z.,

ま と め

Sun, Q., Schaaf, C., Friedl, M. & Richardson, A. D.
2018. Fine-scale perspectives on landscape phenology

高頻度（5 日ごと）・高空間分解能（10m）なセンサー

from unmanned aerial vehicle（UAV）photography.

を持つ SENTINEL-2A/B 衛星は，自然教育園のような

Agricultural and Forest Meteorology, 248: 397-407.

我々にとって身近な生態系の植物季節を詳細に観測可能

Tateishi, R., Bayaer, U., et al. 2011. Production of globalとした。自然教育園等において長期的に行われている現land cover data - GLCNMO. International Journal of

場調査により得られた植物季節情報や，ソーシャルネッ

Digital Earth, 4（1）: 22-49.

トワークサービス（SNS：ツイッター・Facebook・イン

URL1: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/

スタグラム等）やウェブサイト上において市民により発

sentinel-2

信された植物季節情報，さらには，安価なタイムラプス

URL2: https://creodias.eu

カメラや防犯カメラ等による植物の多地点・定点撮影をURL3: http://www.ins.kahaku.go.jp/download/meguro̲

組み合わせた解析・評価により，衛星観測データの生態学的な理解がさらに深まると考えられる。

pamph.pdf
URL4: https://www.qgis.org/ja/site/
URL5: http://www.ins.kahaku.go.jp
URL6: https://www.satimagingcorp.com/satellite-

謝辞

sensors/geoeye-1/（2020 年 3 月 9 日アクセス）「見ごろ情報」の提供を目的とした定期的な観察を行っている，吉野由美子氏に感謝する。科学研究費助成事
業・基盤研究（C）「17K00542」（平成 29 年〜令和 2 年度，代表：永井信）の支援を受けた。

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