Gifu Univ.
Y. Awaya

衛星データを利用した森林モニタリング－REDD+への貢献の可能性－

岐阜大学流域圏科学研究センター
粟屋 善雄

概 要
Gifu Univ.
Y. Awaya１．衛星リモートセンシング（RS)の概要
光学センサと合成開口レーダ
２．RSによる森林モニタリングの問題点
RSに影響を及ぼす要因
・・・・ 天気・大気、地形、季節変化
RSの解析精度を考える
３．モニタリングの事例 インドネシア中央カリマンタン州
大規模な変化の判読変化の数値解析
４．RSによる森林モニタリングを考える
本報告をまとめるにあたり、島田政信氏（JAXA）からは補正済みPALSARデータを、斎藤英樹氏、高橋與明氏（森林総研）からはPALSARデータの解析結果を提供していた
だきました。本報告の一部は環境省地球環境推進費（A0802）で実施したものです。ご協力いただいた関係者の皆様にお礼申し上げます。

1光学センサと合成開口レーダ
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Y. Awaya

光学センサ
例 Landsat/TM

合成開口レーダ(SAR)
例 ALOS/PALSAR

１．雲があると地表の様子が分からない
２．直下や斜め方向を観測できる
３．山地では日向と日陰が生じる
４．データは人間の知覚に近い

１．雲を通して地表の様子を観測できる
２．斜めに観測する
３．山地では地形によってデータが歪む
４．データは人間の感覚になじみにくい

MODIS 2007/5/23

PALSAR 2007 ©METI/JAXA

雲と陰Gifu Univ.
Y. Awaya

熱帯では雲が現れることが多く、数値解析の障害になります。影の補正も問題です。

Landsat/ETM+
Kuala Lumpur 2001/09/20

2001/09/20 & 2001/12/09 比較的雲の少ないデータ
北から

Bt. Bunga Buah 1989/12/04

南から2001/05/31 & 2001/12/09 山岳地での影2

陰の補正例
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標高データ

地形の陰を補正するには標高データ（DEM)を利用します。

傾斜方位

光学センサ・SARともに補正精度には十分な検証が必要です。
精度が高く、地上分解能の高いDEMが必要です。
→ ASTER GDEM
湿潤熱帯の高山では？

補正前

補正後

秋田県森吉山Landsat/TM 1994/6/16
太陽高度 59.9°
太陽方位 114.6°

TMデータに現れた季節変化
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落葉林地帯では季節変化によって森林の様子が大きく変わります。伐採（皆伐）を除くともっとも大きい森林変化で、経年変化の解析にとって、大きな障害になります。
経年変化を解析する場合、２つの衛星データを比較しますが、同じ季節のデータを利用したほうが良い。

1990/4/11

1990/4/27

1990/5/29

1993/7/8

1985/8/10

1990/10/11

1993/11/4

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分類への季節変化の影響
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同じトレーニングエリアを利用して、最尤法で分類した結果です。かなり違いますね。

1990/4/27

1990/5/29

1990/8/8

1990/10/11

エゾマツ常緑針葉樹
カラマツ
カンバ

落葉広葉樹
シバ
裸地
市街地Ａ

市街地Ｂ
石炭水域

精度の高いモニタリングには同じ季節のデータが必要

雨季から乾季への季節変化 TERRA/MODIS
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2002/08

2002/09

2002/10

2002/11

・雨季（８月）は雲が多いですが、広く植生に覆われています。
・乾季（11月）に向
かうにつれ雲が減り、植生が葉を落としていきます。

ベトナム中部
ラオス、タイ北部

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PALSARで記録された季節変化
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HH偏波 土地被覆の変化と季節変化が現れる

2009/08/15

2009/09/30

2010/11/18

2009/02/12

HV偏波 土地被覆の変化以外は変化が目立たない

2010/02/15
2009/09/30

2009/08/15

2010/11/18

カンボジア・コンポントム州©METI/JAXA

リモートセンシングの解析精度を考える
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・広域で生じた大きな変化を捉えることが得意。
・小さな規模の事象や変化を精度良く捉えることは苦手。
・時間変化（植生の回復）が解析精度を下げる。
得意・土地被覆が単純。
・変化の面積が大きく、一様である。

14km

16.5km苦手・異なる土地被覆が入り組んでいる。
・１箇所の面積が小さく、変化が多数ある。
・変化の内容が様々である。

5植生の再生が支障になることもある
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1973年 MSS 中央部は自然林

2007年 ETM 開発を免れて残った？

Kuala Kapuas
Central Kalimantan
Indonesia
過去の衛星データは森林の姿を記録した貴重な資料です。
上手に使えば、森林減少を把握することもできるでしょう。
しかし・・・1990年代前半 MESSR開発されていたREDD＋ 基準年はいつになるか？
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REDD+ 発展途上国における森林からの炭素の排出を削減するため
1)基準となるベースラインを定めること，
2)森林減少や森林劣化をモニタリングすること，
3)モニタリング結果から炭素の排出量を推定すること，
4)森林減少や森林劣化を防止する手だてを定めること
5)排出の削減量に対して経済的支援を行うこと
排出量
排出量の予測値

森林減少を抑制した場合
開始時間

モニタリングの基準年を定める必要があるが、以下の問題に関係する。
１．利用できるセンサ
光学センサとSARを組み合わせる
場合は、解析結果の一致率について検証画必要。
２．基準年以降のモニタリング間隔
間隔が長すぎると変化を見落とす

6森林分布はどのように変わったか？
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Y. Awaya

泥炭湿地

淡水湿地

160km
2000/07/16
LandsatETM+
2007/07s
1973/10/09
1990’sALOS
MOS-1
Landsat
PALSARMESSR
MSS教師なし分類
目視判読
目視判読

森林分布の解析結果
背景：2007年PALSARデータ©METI/JAXA

火災による森林減少
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Y. Awaya
2007/10

2007/08
2010/12

ALOS/PALSAR ©METI/JAXALandsat/ETM+

泥炭火災では根が焼けた木々はすぐに倒れる

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PALSARデータとバイオマスの関係
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0PALSARデータは150Mg ha-1を超えるあたりから飽和する傾向が顕著になる（図下）。
火災跡地や湛水した湿地林ではバイオマスが過大推定になる（図右上）。

100200300
Mg ha-1

補正
結果

地上部バイオマス (Mg ha-1)

地上部バイオマスと後方散乱係数の関係©METI/JAXA

バイオマスの推定と変化抽出
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Y. Awaya0100200

2007/10 HVオリジナル

2009/10 HVオリジナル+100
約60km-100-200
Mg ha-1

2007/10 HV補正済み

左はオリジナルのHVデー
タを利用した場合で、火災跡の倒木地が高バイオマスで現れた。差分の結果もバイオマスの増加として現れた。
右は倒木地などでの過大推定を補正した場合。

2009/10 - 2007/10 オリジナル

2009/10 HV補正済み

PALSARデータからバイオマスを推定し、差分によって変化をマッピングした。

約50km+2000300
Mg ha-1©METI/JAXA

2009/10 - 2007/10 補正済み

8森林モニタリングの考え方
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モニタリングのイメージ 格子点における検証・精度評価

期首 2000/07 ETM+

期末 2007/08 ETM+

１．数値解析によりwall-to-wallでモニタリングする場合、検証点を設けて精度を確認する。
２．雲などの影響で数値解析が難しい場合があるので、判読によってモニタリングし、検証点を設けて精度を確認する。

リモートセンシング利用上の注意点
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Y. Awaya

１．基準年によって、利用できるセンサが変わる。
→森林モニタリングの方法が変わるかもしれない。
２．精度を向上するために考慮すべき問題がある。
・２時期のデータを比較する場合、同じ季節のデータを利用する。
・２時期のデータの間隔が長すぎると、変化を把握できないことがある。
・地形の影響（陰）を補正する必要がある。
・斜め観測のデータは利用しないほうが良い。
３．森林減少のスケールによって、モニタリングの精度が大きく変わると考えられる。
４．解析結果を過信せず、現地調査に基づいて精度を評価し、森林減少面積と炭素収支を評価することが必要と考えられる。

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Y. Awaya

ご静聴ありがとうございました。

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