原著論文

MODIS-GRVI 時系列データを使用した常緑針葉樹林の
春季の植物季節の推定
Estimating Spring Phenology of Evergreen Coniferous Forest
using MODIS GRVI Time-series Data
清水 庸＊、大政謙次
Yo Shimizu* and Kenji Omasa
東京大学

大学院農学生命科学研究科〒 113‑8657

文京区弥生 1‑1‑1

Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo.
1‑1‑1 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113‑8657, Japan（2015 年 3 月 2 日受付、2015 年 5 月 8 日受理）

ABSTRACT
A remotely sensed observation of an evergreen forest phenology is more difficult than that of a deciduous forest,
as seasonal changes on leaves are relatively small. In this research, we estimated spring phenological transition dates of
evergreen coniferous forest using GRVI (Green red ratio vegetation index), which can detect changes in leaf color. Using
plantations of Japanese cedar, hinoki cypress and sawara cypress located in the Ashio mountainous region in Tochigi,
Japan, as test sites, we derived GRVI time-series data from the MODIS 500 m reflectance data (MCD43A4) during a 12year period between 2001−2012. By fitting a logistic function to the GRVI time-series data from winter to summer for eachpixel, we estimated two phenological transition dates, the onset of greenup and the onset of maturity. The GRVI time-series
data showed a bell-shaped seasonal pattern for each year. The averages of estimated dates of greenup and maturity onset
were DOY (Day-of-year) 92 and DOY 142, respectively, and there was a 50-day difference between the two phenologicaldates. There were significantly negative relationships between the average of the two estimated phenological transition
dates and the spring air temperature (the onset of greenup, r = −0.73; the onset of maturity, r = −0.74) for the 12 years. In
comparison with results based on EVI (Enhanced vegetation index) from MODIS-MCD12Q2 data, our estimations showeda low degree of spatial phenological variability. Based on the statistical relationships with spring temperature, the satellite
monitored GRVI could estimate the interannual of variations in onset of greenup and maturity for evergreen coniferous forest.

Key words : Evergreen coniferous forest, GRVI, MODIS, Plant phenology, Time series analysis

れるデータは気象台などの定められた観測点にて取得

1.

はじめに

されたものである（例えば Matsumoto, 2010; Shimizu and展葉や落葉、春季から秋季までの葉の成長期間などのOmasa, 2010; Shimizu et al., 2014）。これらのデータは観植物葉のフェノロジーは、陸域生態系の変化を示す重要

測のためのガイドライン（JMA, 1985）にもとづき、目な指標のひとつであり、同時に光合成を通して、生態視によって観測された信頼性の高いものであるが、観測

系の炭素、水などの物質循環に影響を与える（White et

地点は限定される。また 1990 年代後半からの測候所のal., 1999; Rosenzweig et al., 2007）。地球温暖化や都市の廃止に伴い、気象庁による植物季節の観測地点数は減少

ヒートアイランド現象などの中・長期的な気候変化と植している。

物季節の変化との関連性の解析において、よく利用さ衛星のリモートセンシングデータを利用し、植物季*Corresponding author : Phone: +81-3-5841-8101, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: ayosh@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（11）73

節の変化を捉えることができれば、観測点の位置に制を利用した。このデータはセンサ直下の地表面の反射率約されず、広域・面的なデータを取得できる。これま

データであり、2 方向性反射分布関数を使用して作成さで NOAA-AVHRR、Landsat-TM / ETM+ そ し て SPOT-れている（Schaaf et al., 2002）。青色光から近赤外域まで

VEGETATION セ ン サ な ど の デ ー タ が 使 わ れ、 植 物 季の 7 バンドにより構成され、地上分解能は 463.31 m で

節 の 推 定 が 行 わ れ て き た（ 例 え ば Delbart et al., 2006;

ある。MODIS センサは NASA の地球環境観測衛星 Terra

Melaas et al., 2013）。また 2000 年以後、MODIS（Moderateと Aqua に搭載されており、空間分解能は中程度である

Resolution Imaging Spectrometer）センサのデータが利用が、全球を対象として日単位のデータ取得が可能である。

できるようになり、日単位から週単位データの多様なしかし、可視・近赤外域における分光反射率データは雲

データセットの整備が進み、植物季節の推定におけるリや水蒸気などの大気の影響を受けやすい。MCD43 データ

モートセンシングの利用可能性は広がった（Zhang et al.,の場合は 8 日毎にデータが作成されており、そのデータ

2003）。これらの研究では NDVI（Normalized differenceには前後 8 日間の計 16 日間のデータが使われ、コンポジッ

vegetation index） や EVI（Enhanced vegetation index） な

ト処理が行われている。解析には 2001 年から 2012 年のどの植生指標の時系列データを利用し、植物季節の時期

12 年間分のデータを利用し、1 年間分のデータは 45 画を推定しており、特に季節的に見られる葉の変化が明瞭像で構成される。使用した画像の MODIS-IS（Integerizedである落葉広葉樹を対象とした研究が多く、常緑針葉樹

Sinusoidal）番号は H29V05 である。各画像は Sinusoidal

を主たる対象とした研究は Sweden の研究例（Jönsson et

座標系から UTM 座標系へ投影変換後に、後述の対象地

al., 2010）などに限られる。また落葉性の樹種と比較して、域を切り出して使用した。また反射率データ作成時の常緑性の樹種では推定した値のばらつきが大きいことが雲やエアロゾルの影響の程度が数値化された MCD43A2

知られており（Ganguly et al., 2010）、改善が必要されてデータを使い、解析に適さないデータは除外した。

いる。常緑針葉樹は北半球の寒冷な地域において優占し対象地域は栃木県の南西部および群馬県の東部に位置ており、国内においても、その面積は日本の総面積の約する足尾山地である（Fig. 1）。この地域は関東地域にお2 割を占めているため、その植物季節の変化を広域に把いて主要な林業地域のひとつであり、常緑針葉樹のスギ握する手法を見つけることは重要な課題である。

（Cryptomeria japonica D. Don）、 ヒ ノ キ（Chamaecyparis

衛星データではなく、Flux タワーなどの高い位置か

obtusa Sieb. et Zucc.） そ し て サ ワ ラ（Chamaecyparis

ら取得した分光反射率やデジタルカメラの RGB（3 色の DN 値）情報から算出した植生指標の時系列データを使って、植物季節の季節的変化そして光合成関連の指標との関連性を解析した研究も近年、盛んに行われている（例えば、Nakaji et al., 2008; Saitoh et al., 2012）。Nagai etal.（2012）は分光放射計のデータを使い、緑色光と赤色
光の 2 つの反射率から算出される植生指標 GRVI（Green
red ratio vegetation index）が常緑針葉樹（スギ）の葉の色の季節的な変化を捉え、またキャノピーの最大光合成
速度と高い相関関係を持つことを示している。衛星デー
タを利用したリモートセンシングにおいても常緑針葉樹林を対象とする場合、GRVI は有効な指標となりうる。
本研究では、常緑針葉樹林が分布している地域を対象として、MODIS データから算出した GRVI の時系列データを用いて、春季における植物季節の時期の推定を試みた。

2.

データおよび方法

2.1 使用したデータと対象地域
衛星データは、MODIS-MCD43 データ（Nadir BRDFAdjusted Reflectance 16-Day L3 Global 500 m, MCD43A4）

74（12）

Eco-Engineeringpisifera Sieb. et Zucc.）の植林が行われている。Fig. 1 に示す範囲から常緑針葉樹林の解析に適した地域を選定するにあたり、現地調査、植生図および ALOS データ（地上分解能 10 m）の冬季の画像（2010 年 2 月 8 日）を元に、落葉広葉樹林の混雑の程度が最も低い地域を選び、図中において白線で囲む地域を解析地域とした。ピクセルの数は 145 である。当該地域の標高の平均値は 414 m であり、標高が低いことから、積雪の影響が少ない地域である。
2.2 植物季節の推定方法
可視域における植物葉の分光反射特性はクロロフィ
ルによる吸収のため、赤色光と青色光の波長域にて反射率が低くなり、緑色光の波長域で相対的に高くなる。
GRVI はその特性を利用しており、赤色光と緑色光の 2つの反射率を使用した正規化差の式形（数式 1）の植生指標である（Tucker, 1979; Motohka et al., 2010）。
GRVI =

ρGreen −ρRedρGreen ＋ρRed（数式 1）

ρGreen とρRed は緑色光と赤色光の反射率をそれぞれ示す。MCD43 データでは Band 4（545 〜 565 nm）と Band1（620 〜 670 nm）の反射率がそれぞれ該当する。
Fig. 2 に、 冬 季 か ら 夏 季 に か け て の GRVI の 時 系 列
データをもとに、その期間中の植物季節の時期を推定する方法の概略図を示す。植物の成長期間では植生指標

各観測年において、冬季から夏季の画像データ（DOY 8の時系列データは S 字形の成長曲線を示すことが多く、〜 200、25 画像）を利用して行った。

sigmoid 型の関数がよく利用される。本研究では植生指推定した結果の妥当性を検討することも併せ、解析地

標 EVI の時系列データを使い、植物季節の時期を推定

域近傍の気温条件との相関関係および気温変化に対するした研究（Zhang et al., 2003; Ganguly et al. 2010）と同様に、感度（1℃あたりの変化日数）を線形回帰分析によって4 つのパラメータを持つロジスティック関数を利用した。

調べた。気温データは AMeDAS の鹿沼観測点（36.59N、

GRVI (t) =c
1 ＋ e a＋ b× t+d

（数式 2）

ここで、t は通日（Day of year, DOY）を示す。4 つのパ

139.74E、Fig.1 に図示）の月別平均気温データを使用した。

3.

結

果

ラメータのうち、a と b は S 字形に数値が上昇する際のFig. 3 に、解析地域における赤色光および緑色光の反時期と勾配にそれぞれ関わるパラメータである。また d

射率の平均値、および GRVI の平均値について 12 年間

は数値の下限値を示し、c は下限値からの変化幅を示す。

の時系列変化を示す。雲などの影響により、画像においパラメータは GRVI の値とロジスティック関数式によるてピクセルの欠損が多い場合、平均値は大きくばらつ

推定値との間の誤差（Mean absolute error, MAE）が最小

く。そのため、図ではピクセルの総数（145）のうち、9になるように決定した。Zhang et al.（2003）の手法を元に、割以上のピクセル数が確保されている画像を対象にしパラメータのフィッティング後の関数式から、曲率とそて、平均値を示している。赤色光および緑色光の反射率の変化率を算出した。曲率の変化率が極大値を示すときはほとんどの場合、0.06 以下の値であり、ともに季節的の t は、GRVI の数値が上昇しはじめる時期と飽和し始変化が見られる。これらの変化を受けて、GRVI にも季める時期をそれぞれ示し、繁茂期の開始時期と最盛期の節的変化が見られ、春から夏にかけて上昇し、秋から冬開始時期をそれぞれ表す。これら 2 つの時期の推定は解において下降するベル型の変化傾向を示す。12 年間分

析地域内のピクセルを単位として、2001 年〜 2012 年ののデータを元に、DOY ごとに平均値を算出した場合、3

Eco-Engineering（13）75月初旬（DOY64）において最小値 0.036 を示し、7 月初旬（DOY184）において最大値 0.305 を示す。緑色光の反射率は赤色光の反射率よりも大きく、GRVI は正の値を示している。赤色光の反射率では前年の 10 月下旬から 12 月下旬（DOY304 〜 360）において、最小値 0.017を示し、その後、1 月上旬から上昇しはじめ、4 月上旬（DOY104）において、0.032 まで上昇した後、値にばらつきは見られるが下降する。緑色光の反射率の場合、12月下旬〜 1 月初旬（DOY360 〜 DOY8）において最小値
0.020 を示し、その後、6 月下旬（DOY176）まで値は上昇しており、赤色光と緑色光の反射率の変化は異なる。
GRVI の時系列データへロジスティック関数を当てはめた結果、算出された GRVI の誤差の平均値と標準偏差は 0.026 ± 0.008 であった。Fig. 4 に、推定した繁茂期
および最盛期の開始時期の平均値の変化を示す。繁茂期の場合には、最小値は DOY 129（2004 / 5 / 9）、最大値はの開始時期の場合、最小値は DOY 84（2002 / 3 / 25）、最DOY 155（2011 / 6 / 4）であり、平均値は DOY 142（5 / 22）

大値は DOY 101（2005 / 4 / 11）であり、12 年間におけるであった。2 つの平均値には 50 日間の差があり、この平均値は DOY 92（4 / 2）であった。最盛期の開始時期

期間において GRVI は急な上昇傾向を示すことがわか

76（14）

Eco-Engineering

る。これら 2 種類の植物季節の対応関係を相関係数で表2 つ目の時期では、4 月上旬まで反射率はともに上昇す

すと r = 0.53（ p = 0.08）であり、強い対応関係ではなかっるなかで、赤色光の反射率の上昇が相対的に小さく、2た。推定値のピクセル間のばらつきを標準偏差にて示し

つの反射率に差が生じるため、GRVI は上昇しはじめる。

た場合、繁茂期の開始時期は 12 年間で 7 日〜 17 日の範それ以後の時期は赤色光の反射率が下降し、緑色光の反囲であり、それらの平均値は 10 日であった。一方、最射率は上昇するため、GRVI は急な上昇を示した。冬季

盛期の開始時期の場合、標準偏差の数値は 11 日〜 21 日

から 4 月上旬における赤色光の反射率の上昇は、常緑針であり、平均値で 14 日となり、繁茂期の場合と比較して、葉樹の葉が冬季に赤くなる現象に関わると考えられる。

標準偏差は大きかった。また繁茂期および最盛期の双方

スギやヒノキなど針葉樹は秋から冬にかけて陽光があたで 2008 年の推定値のばらつきが最も大きかった。これる部分の葉が黄褐色から赤褐色に変色する（Sakaguchi,

は、いくつかのピクセルにおいて夏季の GRVI の数値が1983；Mukai, 2004）。これはクロロフィルやキサント

低く、ロジスティック関数の当てはめの結果、推定値がフィルの分解消失と赤色のカロチノイドであるロドキサ

大きくなることに起因していた。

ンチンの合成と関連づけられ（Hida and Ida, 1964; Mukai,

Fig. 5 に植物季節の推定結果の平均値と気温条件との2004）、冬季の寒冷・乾燥の条件下での光防御（強光対応関係を示す。繁茂期の開始時期に対応させて 2 月〜

緩 和 機 能 ） の た め と 考 え ら れ て い る（Han et al. 2003;

4 月の 3 ヶ月間の平均気温を利用し（Fig. 5A）、最盛期

Hughes, 2011）。また対象地域内での現地調査によって、の開始時期については 3 月〜 5 月の平均気温を利用した

冬季から春先にかけて、淡黄色から黄褐色の雄花がスギ（Fig. 5B）。双方において、12 年間における春の気温変の枝先には多く付き、雌花が発育した後、褐色の球果が化と有意な負の相関関係が見られ（それぞれ、r =−0.73

枝に付いている多くの個体を確認しており、葉が赤くなと r =−0.74）、気温の変化傾向によく対応しており、気ると共に、赤色光の反射率の上昇に影響を与えている可温の上昇に対応して、それぞれの時期が早まることを示

能性がある。4 月中旬以後の赤色光の反射率下降につしていた。なお相関係数は同程度であるが、回帰係数に

いて、葉緑体と黄褐色〜橙褐色の有色体の間の変化はよって示される、気温変化に対する感度（d / ℃）には差可逆であり、温暖な気温条件下にて葉緑体が再合成されが見られ、最盛期の開始時期は気温変化に対応して、よ（Hughes, 2011）、赤色光の吸収が増えるためと考えられる。
本研究では、赤色光の反射率の季節的変化に加えて、り大きな変化を示していた。

緑色光の反射率においても変化傾向が見られた。Nagai

4.

考

察

et al.（2012）のスギを対象とした場合、緑色光に季節的

2001 年から 2012 年の GRVI の数値には、ベル型の季な変化の傾向は見られない。本解析地域はスギ、ヒノキ

節的変化の傾向が見られた。この傾向は、Flux タワー

そしてサワラが混在しており、樹種による違いの影響も上部から計測されたスギ林の場合（Nagai et al., 2012）

考えられるが、冬季から夏季にかけての反射率の上昇にと同様である。Nagai et al.（2012）は、GRVI がスギの葉ついて、今後の現地調査の結果を踏まえ、その理由を解の色の季節的変化とよく対応しており、反射率の変化に明する必要がある。

よって検知される、葉の色の変化が葉の色素の変化傾推定対象とした春季における 2 種類の植物季節の時期

向と相互に関連するためと考察している。本研究ではは、落葉性の樹木を対象とした場合には開葉の時期そMODIS データを利用しているが、大気の影響や空間解して葉が展開を終えた時期にそれぞれ対応する。しか像度が粗く、他の土地被覆の影響を受けやすい衛星デー

し、常緑針葉樹の場合は目視によって明瞭に観察できるタを利用した場合においても、GRVI は常緑針葉樹の葉

植物季節の現象と関連づけることは難しい。植物季節のの季節的変化を示すことがわかった。

変化には、気温、降水量、土壌水分など、さまざまな要

冬季から夏季にかけての GRVI の変化に関わる、赤色

因が影響を与えるが、特に気温の影響が大きく（Badeck

光と緑色光の反射率の変化傾向は 3 つの時期に分けられ

et al., 2004；Estrella and Menzel, 2006）、 気 象 台 に て 観た。最初は前年末から 2 月下旬の時期であり、赤色光と測されている植物季節のデータと気温条件との関連性

緑色光の反射率はともに低い状態から緩やかに上昇し、にも強い相関関係が見られる（例えば Nasu et al., 2005;

加えて 2 つの反射率の差は小さいままであるため、GRVI

Matsumoto, 2010）。そこで本研究でも推定した結果の妥は下降した。もしくは双方の反射率が低いままで、ほと当性を検討することも含め、気温との相関解析を採用しんど変化しないため、GRVI の変化が少ない時期である。

た。気象台のデータを利用した既往研究のうち、落葉性

Eco-Engineering（15）77

樹木の発芽（開葉）について、イチョウの発芽は全国節の情報を推定するためには葉の色の季節的変化を捉え

60 地点における春の気温条件との相関係数の平均値がる必要があり、GRVI の利用が適していると考えられた。

−0.67（Matsumoto, 2010）であり、クワの発芽について

5.

は全国 25 地点での相関係数の平均値と標準偏差が−0.58

おわりに± 0.15（Doi, 2012）である。これらの結果は使用したデー

MODIS-MCD43 データから算出した 2001 年から 2012

タの観測年数が短くても 30 年以上であり、本研究の解

年の植生指標 GRVI の時系列データを使用して、常緑針

析とは条件に違いがあるが、相関係数の比較から、推定

葉樹林の春の植物季節を推定した。GRVI の時系列変化

した常緑針葉樹の繁茂期と最盛期の開始時期は気温の変は春から夏にかけて上昇し、秋から冬において下降する化によく対応しており、衛星データから算出した GRVI

ベル型の季節的変化を示した。冬季から夏季の時系列の時系列変化データから、これらの 2 つの時期を推定可

データから推定した、繁茂期および最盛期の開始時期

能と考えられる。但し、ピクセル間での推定値のばらつについて、12 年間の平均値は DOY 92 と DOY 142 となきが大きい観測年もあるため、ノイズ除去の改良そしてり、50 日間の差があった。植生指標 EVI による推定結欠損データの補間が今後、必要とされる。

果（MCD12Q2）と比較すると、解析地域内のピクセル

気 温 変 化 に 対 す る 植 物 季 節 の 変 化 日 数 に つ い て、間での推定値のばらつきを抑え、繁茂期と最盛期の開始

イ チ ョ ウ の 発 芽 は、 全 国 の 観 測 点 に お い て−6.1 〜

時期が推定可能であった。2 つの時期それぞれの解析地−1.2 d / ℃の範囲を示し、平均値で−3.1 d / ℃（Matsumoto,

域内の平均値は、春の気温との間に有意な負の相関関係

2010）であり、落葉性樹木の発芽以外にも、サクラやを示しており、衛星データから算出した GRVI の時系列

ノダフジの開花など春季に見られる植物季節の場合は、データから、常緑針葉樹林の繁茂期と最盛期の開始時期

概ね−3.0 〜−2.0 d / ℃の間の数値（Nishioka et al., 2003）

が推定可能と考えられる。

である。本解析の結果は繁茂期の開始時期については−謝

6.1 d / ℃、最盛期については−9.3 d / ℃である。GRVI の

辞

時系列変化によって表される葉の色の変化は、葉内の色

本研究の一部は科研費（23580344）の助成を受け、実素の変化と関連づけられるが、発芽や開花の現象と比較施された。解析において、U.S. NASA の Earth Observing

して、気温の変化に対する感度が高い可能性がある。

System Data and Information System（EOSDIS）、Reverb か

MODIS-MCD12Q2 データは、NASA が全球を対象として、植生指標の EVI（Huete et al., 2002）を使い、同様

ら入手した MODIS データ、および気象庁 AMeDAS デー
タを利用した。ここに記して謝意を表する。

の方法によって植物季節の時期を推定したデータセットである（Zhang et al., 2003; NASA LP DAAC, 2012）
。このデー

引用文献

タから本研究の解析地域の範囲を切り出し、繁茂期と最Badeck, F. W., Bondeau, A., Bottcher, K., Doktor, D., Lucht, W.,

盛期の開始時期に関する 12 年間の平均値を求めると、そSchaber, J. and Sitch, S., 2004: Responses of spring phenology to

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9 日間と 21 日間の差が見られた。EVI の場合、繁茂期とDelbart, N., Le Toan, T., Kergoat, L. and Fedotova, V., 2006: Remote

最盛期の開始時期の推定において、ピクセル間のばらつ

sensing of spring phenology in boreal regions: A free of snow-

きが明らかに大きく、観測年ごとに算出した標準偏差にeffect method using NOAA-AVHRR and SPOT-VGT data (1982-

ついて、12 年間の平均値はそれぞれ 44 日と 39 日であっ2004). Remote Sens. Environ., 101, 52-62.

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であり、気温変化との対応関係は見られたが、本結果の56, 895-902.

方が相関係数はともに高かった。EVI は NDVI のように

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