農業リモートセンシング・ハンドブック
増補版
著者： 秋山侃・冨久尾歩・平野聡・石塚直樹・小川茂男・岡本勝男・
齋藤元也・内田諭・山本由紀代・吉迫宏・瑞慶村知佳編著
定価： 本体 3000 円＋税
ISBN： 978-4-9904471-1-3
判型： A4 判頁：

284 頁

刊行： 2014 年 06 月
ジャンル：自然科学（農業、生態系、環境）

内容紹介
2007 年に 100 名を超える著者によってシステム農学会から出版された農業分野での研究の集大成「農業リモートセンシング・ハンドブック」（初版本）の増補版である。作物生産や農業環境把握にリモートセンシングがどのように貢献できるかを、分かりやすく、多くの事例とともに紹介する。

目次
はしがき
第 1 部 衛星観測データの多様化と解析技術の発展
第 1 章 最新の衛星観測データ利用環境
01

LDCM （Landsat 8）

02

GeoEye-1

03

RapidEye04

Pleiades（プレアデス）

05

WorldView-2

06

COSMO-SkyMed

07

TerraSAR-X シリーズ衛星－TanDEM-X－

08

陸域観測技術衛星 2 号（ALOS-2）09

水循環変動観測衛星「しずく」（GCOM-W1）

10

DEM の利用（国土地理院 DEM、GTOPO30）

11

衛星データによる DEM（ASTER-GDEM、SRTM）

12

衛星データや GIS データのクラウド・サービスについて

第 2 章 多様なデータに対応するための解析手法
01

オブジェクト分類による土地利用図の作成

02

多偏波解析

03

ハイパースペクトル

04

目的達成のためのマルチソースデータ利用指針：土地利用分類を例として

05

GPS カメラを用いた現地調査方法について

06

フィールドサーバ

第 2 部 解析対象と事例
第 1 章 農地の抽出とモニタリング
01 第 2 部第 1 章初版のレビュー
02 MODIS データによる水田モニタリング －中国・黒龍江省とインドネシア・ジャワ島－
03 SAR データと圃場区画 GIS データを用いた水稲作付圃場の抽出
04 多種衛星を利用した効率的な米生産管理への適用
05 RADARSAT-2 の全偏波観測データによる水稲の生長モニタリング
06 多時期・多センサ画像・多分類手法を用いたインドネシア、ジャワ島における水田抽出手法の比較検討
07 空撮用無人ヘリコプタ画像による畑地圃場の窒素肥沃度評価と評価結果に基づく可変施肥
08 飼料用トウモロコシ（SAR）
09 飼料用トウモロコシ（光学センサ）
10 ハイパースペクトル観測に基づく飼料用トウモロコシ畑の解析と応用
11 ミカン栽培における水管理への緑葉分光反射特性の活用
12 リモートセンシングデータを用いた採草地へのエゾノギシギシ侵入状況の把握
13 モンゴル国の草地資源の把握
14 衛星リモートセンシングと GIS を用いたモンゴル・バヤン郡の牧草生育状況の空間分布の特徴と草地
管理15 ハイパースペクトル観測に基づく草地診断（栄養価、マメ科率）
16 精密な草地管理に向けたリモートセンシングと IT 機器の利活用
17 飼料畑の精密農業
18 ハイパースペクトル観測に基づく牧草の栄養成分評価
第 2 章 土地資源・水資源・農業資源の評価
01

第 2 部第 2 章初版のレビュー

02

中国黒竜江省三江平原における急激な土地利用変化

03

ALOS 衛星データを用いた水稲作付け判別

04

デジタル航空センサーADS40 によるオルソ画像を用いた耕作放棄田の調査手法

05

田植え後以外の時期の人工衛星データを用いた耕作放棄地の判別

06

水田転作状況把握のための TERRA/ASTER と ALOS/PRISM の利用手法開発

07

水田の水入れ時期判別

08

土壌炭素量の推定

09

多時期 ASTER を用いた宮城県大崎地域での農地分類

10

作付時期が複雑に混在する地域を対象とする農業的土地利用の判別

11

JAXA 高解像度土地利用土地被覆図

12

ALOS を利用したフィリピン「ラグナ湖」集水域の土地利用図の作成

13

MODIS EVI 時系列データを用いた土地利用変化の検出

14

冬季代かき面積と懸濁物質負荷量15中国内モンゴル自治区草原への降雨の影響

16

WorldView-2 衛星データを用いた水田の土地被覆判別

第 3 章 農地における災害・環境劣化
01

第 2 部第 3 章初版のレビュー

02

アジアの水田での農事暦作成と干ばつ監視システム

03

航空機搭載合成開口レーダによる洪水観測（2011 年タイ王国の洪水観測）

042008 年 岩手・宮城内陸地震による被害

052011 年 東北地方太平洋沖地震による農地の被害

06

SAR 画像を用いた東日本大震災による被害水田の復旧モニタリング

APPENDIX
Appendix I 大学等教育機関
01

北海道大学大学院農学院 共生基盤学専攻生物共生科学講座

02

酪農学園大学農業環境情報サービスセンター

03

北里大学獣医学部 生物環境科学科環境情報学 生態管理学

04

岩手大学農学部 農学生命課程生物産業科学コース

05

東北大学大学院農学研究科附属複合生態フィールド教育研究センター 複合生態フィールド制御部

06

新潟大学農学部 生産環境科学科村上研究室

07

長岡技術科学大学工学部 環境・建設系環境情報工学講座環境リモートセンシング研究室

08

筑波大学農林工学系 流域管理研究室

09

千葉大学環境リモートセンシング研究センター

10

東京工業大学イノベーション研究推進体付加価値リモートセンシング

11

東海大学情報技術センター／宇宙情報センター

12

岐阜大学流域圏科学研究センター

13

兵庫県立大学自然・環境科学研究所 大学院緑環境景観マネジメント研究科

14

鳥取大学農学部 生物資源環境学科環境共生科学コース景観生態学研究室

15

広島大学大学院国際協力研究科 開発科学専攻草地学研究室

Appendix II 研究機関・独立行政法人・財団法人等
01

農林水産研究情報総合センター

02

国際農林水産業研究センター（JIRCAS）

03

農業環境技術研究所 生態系計測研究領域

04

農業・食品産業技術総合研究機構 農村工学研究所

05

森林総合研究所 森林管理研究領域資源解析研究室

06

宇宙航空研究開発機構（JAXA） 地球観測研究センター（EORC）

07

宇宙システム開発利用推進機構（JSS）

08

リモート・センシング技術センター

09

総合地球環境学研究所

10

長崎県工業技術センター

Appendix III 民間企業
01

アジア航測

02

ESRI ジャパン

03

イメージワン

04

情報科学テクノシステム

05

国際航業

06

日本スペースイメージング

07

パスコ

08

シン技術コンサル

09

東京スポットイマージュ

10

ビジョンテック

11

ズコーシャ

第１部

衛星観測データの多様化と解析技術の発展
第１章

1

最新の衛星観測データ利用環境

08. 陸域観測技術衛星 2 号 (ALOS-2)

項目
公共の安全の確保
国土保全・管理
食料供給の円滑化
資源・エネルギー供給の円滑化
地球規模の環境問題の解決

X

スタートラッカー

概要
国内及びアジア地域等の災害状況把握
地殻変動の予測・監視
国土情報の蓄積
穀物等の生育状況の把握
陸域及び海域の石油・鉱物等の調査
温室効果ガスの吸収源となる森林の変化監視

データ中継アンテナ

Lband SAR アンテナ

太陽電池パドル

図 1 ALOS-2 軌道上外観図

2. ALOS-2 の諸元
ALOS-2の諸元、外観図、観測イメージ及びセンサ概要、観測性能を示す。
ALOS-2に搭載されるPALSAR-2は、スポットライトモードおよび高分解能モード
で、1-3mの分解能がある。また、観測可能領域を向上させたことに加え、PALSARにはなかった左右観測機能を持たせたことで、災害時等での緊急観測の能力を3倍程度向上している（PALSAR：870km → PALSAR-2：2,320km）。
種類
高度
運用
軌道

通過時刻
回帰日数

表 2 ALOS-2 の諸元
太陽同期準回帰軌道
設計寿命628km（赤道上）
打上予定
12：00（正午）@赤道上（降交軌道）
搭載
センサ
14 日

Y

進行方向

1. はじめに陸域観測技術衛星2号(ALOS-2)は、ALOS「だいち」の後継機である。「だいち」
は、2つの光学センサAVNIR-2とPRISMと1つの合成開口レーダ（SAR）センサの
PALSARを搭載していた。ALOS-2ではこの内のSARセンサを継承し、より高機能のPALSAR-2を搭載している。
ALOS-2では、「だいち」で培った広域観測と高分解能観測を両立させた技術を発展させ、表1に示すミッションの達成を目指している。ミッションの1つに 「食料供給の円滑化」があり、日本、アジアおよび世界の食料安定化への貢献に結びつくことが期待されている。
表 1 ALOS-2 のミッション

5 年（目標 7 年）
平成 25 年度、H-IIA
PALSAR-2 (Phased Arraytype L-band Synthetic
Aperture Radar)
CIRC (Compact Infrared
Camera)

図 2 観測イメージ

16

Z

地球方向

X
Z Y

搭載センサ

合成開口レーダ

観測周波数

L バンド（1.2GHｚ）

アンテナサイズ3m x 10m （5 枚構成）
6120W

送信電力

レンジ方向：3m～100m
アジマス方向：1m～100m
25 ㎞～490 ㎞
8～70 度
2 次元ビーム走査

空間分解能
観測幅

図 3 PALSAR-2 展開時（リサーチアナウンスメント：RA）が実施された。応募した研究が採用された場合には、その研究者に一定数のデータが無償提供される（報告義務あり）。既に第 1 回の RA
は締め切られているが、状況に応じ、適宜追加の RA が実施される。
PALSAR-2 では図 4 の提供プロダクトを検討している。また PALSAR データ提供
時と同様に水稲の湛水判別など農業分野への利用が期待されている。

観測入射角範囲

電子走査方向

表 4 プロダクト処理内容
処理レベル

L1.1

表 3 PALSAR-2 観測性能
観測モード

スポット
ライト

高分解能
3m

6m

広域観測
10m

観測幅 350 ㎞

L1.5

観測幅 490 ㎞

周波数帯域

84MHz

84MHz

42MHz

分解能

Rg×Az：
3×1m

3m

6m

10m

100m
(3look)60m(1.5look)

観測幅

Rg×Az：
25×25km

50km

50km

70km

350km
5scan

490km
7scan

偏波

SP

SP/DP

SP/DP/FP/CP

雑音等価後方散乱係数

-24dB

-24dB

-28dB

-26dB

Rg

25dB

25dB

23dB

25dB

25dB

20dB

Az

20dB

25dB

20dB

23dB

20dB

20dB

S/A

28MHz 14MHz 28MHz

L2.1

14MHz
L3.1

処理内容
レンジ圧縮及びアジマス圧縮を行った後の、スラントレンジ上の複素数データ。1 ルックのデータであり、位相情報を含んでいるため、この後の処理のベースとなる。広域観測モードでは、スキャン単位でイメー
ジファイルが作成される。
レンジ圧縮及びアジマス圧縮を行い、さらに地図投影した振幅データ
でマルチルックされたグラントレンジ上のデータ。
レベル 1.1 データに数値標高データを用いて幾何補正（オルソ補正）を行ったデータ。
レベル 1.5 データに画質補正（雑音除去処理、ダイナミックレンジ圧縮処理）を行ったデータ。

SP/DP
-26dB

-23dB

-23dB
標準処理
標準処理

災害速報図（水害）

干渉解析画像（地殻変動）

海氷密接度

被害区域図（水害）

SP：HHorVVorHVorVH、DP：HH+HVorVV+VH、FP：HH+VV+HV+VH、CP：円または 45度線形偏波（実験モード）

3．プロダクト処理内容及び提供プロダクト
PALSAR-2 プロダクトの処理内容、提供予定プロダクトを示す。一般への頒布のためのデータポリシーについては、現時点で公表されていないが、2012 年に研究公募

提供プロダクト例
図図
4 4提供プロダクト例
17(上村 治睦)

第２部
第１章

79

解析対象と事例
農地の抽出とモニタリング

03. SAR データと圃場区画 GIS データを用いた水稲作付圃場の抽出る。

1. はじめに
近年の GIS（Geographical Information System）の普及には目覚ましいものがある。それにともない様々な GIS データが提供されるようになってきている。これらのGIS データと衛星データは非常に親和性が高く、組み合わせることで得られる情報を格段に向上させることが可能である。例えば、インターネットで公開されている様々な地図サービスにおいて、地図以外に衛星画像や航空写真が用意されており、クリック 1 つで切り替えて見ることが可能となっている。地図のみからは読み取れないような地物や周辺環境が、衛星画像を組み合わせてみることでわかる。この場合、衛星データを GIS データセットの 1 つのコンテンツとして扱っているといえる。
一方、衛星画像の解析においても、GIS データを組み合わせることにより、解析精度の向上を図ることが可能である。ここでは、水田における水稲作付判定を圃場
区画 GIS データを組み合わせることで高度化する例を挙げて説明する。

2.2 ピクセル vs ポリゴン
ここである 1 筆の水田について、湛水し水稲の作付けが行われたかどうかの判定を行うこととする。
図 1 に模式図を示した。対象となる圃場区画が GIS ポリゴンデータとしてある。
図 1 における外枠が圃場区画となる。そして圃場区画ポリゴンデータに対してジオ
レファレンスされた衛星画像が重なっている。空間分解能は圃場に対して十分小さい。ここでは単純にするため、圃場区画ポリゴンにかかるピクセルはなく（ミクセルは存在しない）、全てピュアピクセルとする。合計 108 のピクセルがあり、各ピクセルは
DN 値を有している。この衛星画像から、この圃場が湛水した水稲作付圃場か、非
水稲圃場かを判定することとする。湛水判定の方法自体はここでは問題としないが、ここでは DN 値が 0 以下の部分が湛水部分とする。
判定する方法としては、大きく 2 つの方法がある。
1 つ目の方法としては、まず、衛星画像をなんらかの方法で分類を行い、湛水と判定されたピクセルと非湛水と判定されたピクセルに分けた後に、圃場の中のピクセルの中で多数決を取り、その圃場が湛水圃場であるか、非湛水圃場であるかを判定するものである。図 1 では、単純にするため、DN 値がそのまま分類カテゴ
リーに対応していると考えて頂きたい。その後、圃場区画内のそれぞれのカテゴ
リーのピクセル数を集計する。その結果、この圃場については湛水していると考えられる 0 のピクセルが 7 ピクセルなのに対し、非湛水域のカテゴリー1、および 2 は、それぞれ 8 ピクセルと 93 ピクセルとなっていた。したがって、この圃場は、カテゴ
リー2 が大部分を締めており、湛水を示す 0 が少ないことから、この圃場は非湛水
圃場、つまりは非作付圃場と判定される。
もう一方の方法は、まず、圃場の中のピクセルの値をもとに、圃場の代表値を算出する。つまり、圃場の中に含まれるピクセルの DN 値の平均や中央値を算出し、その値を圃場全体の値とするものである。次に、湛水を判定する何等かのルールと圃場の代表値をもとに、その圃場が湛水か非湛水かを判定するものである。図 1を例に考えると、全てのピクセルの値を平均すると 1.79 となり、DN 値 0 以下を湛水というルールに照らしてみると、1.79 は湛水していないということになり、この圃場は湛水していない非作付圃場であると判定される。
それぞれの方法に正式な名称はないが、我々は、前者を「ピクセルベース判定」、後者を「ポリゴンベース判定」と呼んでいる。後者については、高橋ら（2004）による「輪郭参照方式」という呼び方もある。

2. 方法について
2.1 ミクセル問題
衛星画像を用いた水稲作付圃場の抽出は、Landsat の打ち上げとともに始まったといっても過言でないほど、昔から試みられてきている。しかしながら、アメリカな
どの大きな水田ならともかく、日本の小さな水田を対象とした場合、Landsat では空間分解能が不十分であるため、そのほとんどはミクセルとなっており、圃場 1 筆 1
筆というレベルで判定するのは困難であった。それゆえ、VSW（村上 2001）やパ
ターン展開法（林ら 1997）など、様々なミクセル分解方法の研究が行われてきている。また、結果から対象の面積を求める場合は、従来はピクセルを数えることで求めており、ミクセル部分のカウントに工夫を施すなどして精度を高める方法が検討されてきた。
しかし、近年、数 m～数十 cm という高い分解能の衛星画像が取得されるようになり、圃場の大きさにはよるものの、1 筆の圃場の中にミクセルになっていないピュアなピクセルを抽出することが可能になってきた。一方で、空間分解能が高くなったために、従来は見えなかったものが見えるようになるという問題も発生する。例えば、高圧電線が通っていると、鉄塔やその影が見える場合があり、それらがミクセルとなって抽出精度を低下させる場合がある。圃場 1 筆 1 筆という単位で判定を行う場合、いくらピュアピクセルが得られたとしても数が少ないと、ノイズ的なピクセ
ルの値に引っ張られるため、可能な限り多くのピュアピクセルを得ることが重要であ88

1 2 2 2 1 2 2 2 1
2 2 1 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 1
2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 1
0 2 2 2 2 2 2 2 2
0 0 0 2 2 1 2 2 2
2 0 0 2 2 2 2 2 2
2 2 2 0 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 1
1 2 2 2 1 2 2 2 1
2 2 1 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 1
2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 1
0 2 2 2 2 2 2 2 2
0 0 0 2 2 1 2 2 2
2 0 0 2 2 2 2 2 2
2 2 2 0 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 1

集計

2.3 SAR データと圃場区画 GIS データの組み合わせによる水稲作付判定
水稲の作付圃場を抽出し、面積を求めようとする際、問題となるのは適期の衛星観測である。コメを主食とするモンスーンアジアは、雨期があり、その時期に移植を行う場合が多い。それゆえ、光学衛星は雲により地表面の観測ができない場合が非常に多い。それに対し、SAR（合成開口レーダ）は雲を透過して地表面の観測が可能であるため、SAR で水稲作付圃場を検出し、面積を求めることが有効である。
SAR 画像には、スペックルノイズと呼ばれる「ごま塩」状のノイズがある。これは、SAR がコヒーレントなマイクロ波を利用しているため、原理的に不可避な現象である。それゆえ、1 つ 1 つのピクセルの値は一定の確率で上下しており、そのまま分類を行うと、非常にノイズのある結果となる（図 2）。このノイズを軽減するために、各種フィルタ処理を行ってから解析を行うことがしばしば行われる。一方、フィルタ処理を行うと解像度が低下する、境界部分が不鮮明になるという難点があるため、いかにスペックルノイズを減らし、エッジを残すかという研究が行われ様々なフィルタが提案されている。
石塚ら（2003）では、佐賀平野を対象として RADARSAT を用い、統計値に対して誤差 3%以内で市町村毎の水稲作付面積を推定できる方法を提案している。こ
こではピクセルをカウントする方法で面積を求めている。したがって、スペックルノイズの影響は残っていることから、水稲作付地と非作付地において、同様に一定の確率でピクセルの出入りがあるものの、おしなべて面積は合うということになる。
図 3 にこの説明をするための概念図を示した。図 3 左上に示した 4 筆の圃場が実際の圃場の形と分布、面積を示している。ここでは、3 筆が水稲作付圃場、1 筆が非水稲作付圃場となっている。さらに、水稲作付圃場の 1 つは部分調整が行われており、圃場の一部に細く作付されていない部分がある。

非作付

0 = 7 pixel
1 = 8 pixel
2 = 93 pixel

判定
ルール
DN が 0
以下は水

平均

1.79

非作付

図 1 「ピクセルベース判定」（上）と「ポリゴンベース判定」（下）それぞれの方式には一長一短があるため、どちらの方法が優れていると一概にいうことはできない。その時々で目的に応じた方法を選択することとなる。ただし、圃場の大きさと衛星画像の空間分解能との関係によっては結果に大きな差がでることもあるため、注意が必要である。また、いずれの方法においても圃場境界部分におけるミクセルの取り扱いには依然問題が残っている。ミクセル部分の処理方法は様々であり、ピクセルの半分以上が圃場ポリゴン内部に入っている場合はカウントする方法や、ポリゴン内のピクセルの面積に応じて値を案分する方法などがある。
最も良いのはミクセルを使わず、ピュアピクセルのみで解析を行うことである。そこ
で、圃場ポリゴンから内側にバッファを発生させ、境界部分のピクセルを用いないという方法も用いられる。しかし、判定に利用するピクセルが少ないと、特定の値に引っ張られることとなり精度の低下につながる。それゆえ、判定に足りるだけのピク
セル数がない場合は避けた方が良い結果が得られる。

元画像

89

フィルタなしで分類
図 2 スペックルノイズの影響

フィルタ処理後に分類

図 3 における右上の図は、前述の石塚ら（2003）同様に SAR 画像のみから水稲作付地を抽出した結果の概念である。水稲作付地と非作付地にそれぞれ誤分類が含まれているものの、ほぼ同じ割合であるため面積は実際と大きく変わらずに求めることができている。一方、ノイズがあるため、水稲作付地の分布に着目すると、大局的には合っているものの、正確ではない。
それに対し、GIS データを組み合わせた場合、最終成果図にスペックルノイズは現れない。図 3 下段に示すように、SAR 画像で求められた水稲作付地のピクセルに対し、水田区画 GIS データを重ね、ピクセルベース判定を行うと、右下のような結果が得られる。左上の実際の状況と比較すると、面積、形、分布どれをとっても非常に高精度に再現できていることがわかる。このようにスペックルノイズのある
SAR 画像に GIS データを組み合わせる方法は、面積集計に用いる場合は非常に有効である。
ただし、完全に一致していない点に注意が必要である。実は、部分調整されている部分は再現できていないのである。これは圃場区画 GIS データを組み合わせて解析を行う場合の難点の 1 つであり、重ねるポリゴンの中は一様であるという仮定で判定を行ってしまうのである。言い換えると、実際とポリゴンの境界が一致していない場合、精度を押し下げる危険性があるのである。例えば、図 3 では、衛星画像のみから求めた面積と実際の面積との乖離は 0.01ha であるのに対し、GIS を組
み合わせた場合は 0.02ha となってしまっている。このような現象は、圃場区画 GIS
データの作成と、衛星観測との間隔が大きくなるほど発生する確率と量が増えていく。また、水田は分合筆にそれなりに労力が必要なため、比較的発生しづらいが、畑地については境界の変更は容易であるため頻繁に発生する。さらに、出荷時期を調整するため、1 筆の圃場の中でも、あえて生育を段階的に変えるケースも見られるため注意が必要である。
このような圃場区画 GIS データと現実とのギャップによる精度低下は、より高い分解能の衛星画像があれば対処することも可能である。つまり、図 3 を例に挙げれば調整部分を判別可能な分解能を持った画像があれば、先にポリゴンを手動で修正する、または、ピクセルベース判定を行う際に、一定以上の割合で違う種類のポリゴンが含まれる場合はフラグを立てて対応する等の方法がある。逆の視点から見ると、図 3 の分解能の衛星画像では、部分調整の面積まで対応して正確に面積を求めることは困難ということを意味している。

図 3 衛星画像のみによる分類と GIS を組み合わせた分類の違いの概念図
うための事業「水稲作付面積調査における衛星画像活用事業」を平成 21 年度～
平成 22 年度にかけて行った。圃場区画 GIS データとしては、当時、整備中であった水土里情報の圃場区画ポリゴンデータを利用した。
事業では広域を、大量の圃場区画 GIS データを用いて 1 筆毎に判定を行うため、ポリゴンベース判定が行われた。図 4 に手法のイメージを示した。左図の各圃
場にある数値が圃場の平均後方散乱係数である。この値をもとに判定を行い、右図を作成した。なお、手法選定にあたっては、石川県川北町を対象に、2009/5/25、2009/7/12 の RADARSAT-2 データを用い、それぞれの方法で解析し確認を行った。その結果、ピクセルベース判定で 93.69%、ポリゴンベース判定で 94.88%とその精度（ここでの精度は面積でなく、水稲作付と非作付の圃場数）という結果となり、精度に大きな差はないことと、ポリゴンベース判定の方が若干精度が良いことを確認した。

3. SAR データと圃場区画 GIS データの組み合わせによる水稲作付判定の実例
農林水産省大臣官房統計部では、この手法を用いて統計値を求める検討を行90最終的な精度（正解圃場数による評価）としては、最も高い空間分解能を有する
TerraSAR-X を用いた時、最も良い条件の市町村で 99%の精度が得られた。平均でも 90%を超える高い精度で水稲作付圃場の抽出ができた。同じく、分解能の高い Cosmo-SkyMed や RADARSAT-2 でも、それぞれ最高 96.2%、99%、平均でもやはり 90%を超える精度が得られた。一方、空間分解能の劣る ALOS/PALSAR
では、最高は 89.3%と 90%近い精度が得られているものの、中山間地域の小さな圃場が多い市町村では軒並み精度が低下してしまい、最低は 46%まで落ち込んだ。当然、面積で評価しても高い精度を維持しており、通常は前述の圃場数の正解率よりも高い数値が得られた。

水稲
非水稲

4. まとめ
ここでは、SAR データと圃場区画 GIS データを組み合わせ、水稲作付地を抽出する方法とその実際について述べた。農林水産省において実施・開発された手法
は、東京電力福島第一原子力発電所の事故による農地の放射性物質汚染マップ
作成や、平成 24～25 年度に宮城県の津波被災地を対象に実施されている「被災地域の農作物等復興状況の把握業務」などに活用されている。
ポリゴンを用いて解析を行う方法自体は SAR 画像に限ったことではなく、光学
衛星画像でも同様のことは可能である。また、今回は、水田を例として挙げたが、組み合わせるポリゴンは、行政界でも良いし、対象物から発生させたバッファでも何でも良い。このような解析方法は GIS の解析手段として発展してきたものであり、より詳細を知りたい方は GIS 関係誌を紐解いて頂きたい。

RADARSAT-2 Data and Products (c)MacDONALD, DETTWILER AND ASSOCIATES LTD. 2011- All Rights Reserved

図 4 圃場区画ポリゴン毎の後方散乱係数の集計と分類結果
ここまで、GIS データと衛星画像を組み合わせて解析を行う方法を中心に説明してきたが、水稲作付圃場の抽出には単時期の SAR 衛星画像ではなく、2 時期の SAR 衛星が用いられる。図 5 に様々な水田の地表面状態の時間変化を示した。
水稲作付地は、田植期に湛水し、小さな苗が移植される。SAR のマイクロ波は稲を透過し、湛水面を捉える。その後、稲が生長し湛水面が見えなくなる。したがって、田植期に湛水し、生育期に湛水していない圃場、つまり後方散乱係数が水面レベ
ルの低い値から大きな値まで変化する圃場が水稲作付圃場ということになる。これは石塚ら（2003）において既に提案されていたものであるが、事業においては、さらに閾値の検討や自動抽出にむけた検討がなされた。
水稲以外作物作付地

調整水田

水稲作付地

引用文献
林礼美・古海忍・村松加奈子・藤原昇, 1997, パターン展開法による水田解折, 日
本リモートセンシング学会誌, Vol. 17, No. 2, pp. 115-128.
石塚直樹・斎藤元也・村上拓彦・小川茂男・岡本勝男, 2003, RADARSAT データ
による水稲作付面積算出手法の開発, 日本リモートセンシング学会誌, Vol. 23,
No. 5, pp. 458-472.
村上拓彦, 2001, VSW 指数を応用した水稲作付面積推定, 日本リモートセンシン
グ学会誌, Vol. 21, No. 4, pp. 330-341.
高橋一義・力丸厚・向井幸男, 2004, RADARSAT データによる圃場輪郭参照手法の高精度化の実証, 写真測量とリモートセンシング, Vol. 43, No. 5, pp. 6-15.
（石塚 直樹）

田植期
湛水

湛水

耕起

植生

植生

非湛水

湛水

植生

耕起

植生

生育期

図 5 様々な水田の地表面状態の時間変化
91

第３章

223

農地における災害・環境劣化

06. SAR 画像を用いた東日本大震災による被害水田の復旧モニタリング

そこで、2011 年以降、宮城県沿岸の水田地帯において、どの地域まで復旧が進み、水稲作付けが行われたかを、SAR（合成開口レーダ）画像を用いることで広域にモニタリングを行った。

1. はじめに2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災では、多くの方々が犠牲となり、また家屋等物的損害も甚大なものとなった。本稿の始めに、犠牲者のご冥福をお祈り申し上げるとともに、未だなお苦しんでいらっしゃる被災者の方々が 1 日も早く普通の生活を取り戻されることをお祈り申し上げたい。
今回の東日本大震災において、多くの人的、物的被害をもたらしたのは北海道から千葉までの沿岸を襲った津波によるものであった。沿岸地域にある農地もまた多くの被害を受けた。東日本大震災の津波により流失や冠水等の被害を受けた農地の推定面積は水田 20,151ha、畑 3,449ha、合計 23,600ha で被災 6 県の耕地面
積の 2.6%に達する。特に宮城県沿岸は、震源域との距離、標高の低さなどの要因が重なり、県内耕地面積の 11%にもおよぶ多大な被害を受けた。宮城県の沿岸に広がる仙台平野は、日本でも有数の水田地帯であったため、多くの水田が津波の影響を受けた。
津波被害としては、主に、①津波の水流による水利施設の破壊②土壌表面の流亡または汚泥の堆積、がれきの堆積③海水を被ったことによる塩害が挙げられる。このうち、①水利施設の破壊は、その後の復旧作業に大きな影響を与えた。まず、堤防施設の破壊や地震による地盤低下の影響により、海水が排水されない冠水状況にあっても、排水施設が破壊されたため排水ができない状況が多く見られた。このため、場所によっては数ヶ月冠水状態が続いた圃場もあった。
一方、長期の冠水を免れた水田においても、揚水施設が破壊されたため湛水することができず、除塩作業が行えない地域や、下流への排水ができないため 2011
年産の水稲の作付けができない地域が発生した。逆の見方をすると、がれきの撤去が行われた水田では（細かいガラス片など、がれきの撤去と一口に言っても簡単なものではないが）、水利施設さえ復旧すれば、除塩作業を行うことも可能であり、水稲の作付けが可能となっていった。
除塩作業は先に述べたように、水利施設の普及および農地のがれきが撤去された地域から順次行われた。除塩が必要な圃場といっても、いくつかのケースが見られ、収量の低下は予想されるものの、通常の代掻きのみで作付可能な圃場から、汚泥が堆積した圃場などでは毛管現象により塩が土壌表面に析出するようなケースまで見られ、作付可能になるまでに数回の代掻き作業が行われた圃場もあった。

2. 使用したデータと方法使用した衛星画像は、2011 年 6 月 7 日に撮影された RADARSAT-2 画像、
2012 年 5 月 30 日観測の TerraSAR-X 画像、2013 年 5 月 22 日に撮影された
Cosmo-SkyMed の画像である。それぞれの SAR 画像は、10m メッシュ DEM をもとに、オルソ補正を行った。
方法としては、水稲の移植時期に湛水している圃場では、水稲が作付されているとみなし、SAR 画像から後方散乱が一定以下の部分、つまり暗く見える場所を湛水面として検出した。したがって、除塩作業などにより湛水を行って代掻きを行っているだけといった場合でも区別はできていないことに注意が必要である。なお、
2011 年に使用した RADARSAT-2 は C バンドであるのに対し、2012 年に使用した TerraSAR-X および 2013 年に使用した Cosmo-SkyMed は X バンドの SAR である。波長は違うものの、SAR において湛水面を鏡面反射をもとに検出するという原理は同じである。
3. 結果
図 1 にそれぞれ、（a）2011 年、（b）2012 年、（c）2013 年の SAR 画像を示した。
それぞれの画像には、2011 年（赤）と 2012 年（黄）に水田の復旧がどの程度まで進んだかを示す前線を示している。それぞれの線は同じ位置である。
（a）に示した 2011 年の時点では、赤線の位置まで湛水圃場が確認できることから、赤線より内陸側（西側）の水田の復旧が進んだ、または、津波被害の影響を直接的にも間接的にも受けていないといえる。なお、ここでいう間接的被害とは、津波が到達しなかったものの、下流の水田における津波被害による排水不良のため、上流側に位置する水田で作付制限がなされたことを指す。
（b）に示した 2012 年時点では黄色の線まで復旧が進んだ。（b）の 2012 年の図には、2011 年の復旧前線（赤）を書き込んである。同じく、（c）の 2013 年の図には、2011 年の復旧前線（赤）と 2012 年の復旧前線（黄色）を書き込んである。これらの結果から、年々、復旧が進み、水稲の作付範囲が広がり、内陸部から沿岸部へと復旧が進んでいることが、明確に読み取れる。

242

ない SAR 画像を用いて自然災害からの農地の復旧状況を 3 年に渡り毎年モニタリングした数少ない例といえる。2012 年度以降は、復旧状況モニタリングの一環として農水省が SAR 画像による観測結果を活用しており、衛星画像の実利用が進んでいる。天候に左右されず、能動的な観測が可能な SAR 画像は、今後も災害調査の分野で広く活用されるであろう。
（石塚 直樹）4. まとめ時系列の衛星画像を用いれば、災害からの復旧状況がモニタリングできることは、
従来から多く報告されているが、それらの多くは、後からアーカイブデータを用いて結果的に観察できたというものが多い。能動的に衛星画像を取得してモニタリングを行ったものであっても、光学センサを用いた観測では一定間隔での時系列変化
を追えていない場合が多い。それに対して本項で示した事例は、天候に左右され（a） 2011 年 6 月 7 日 RADARSAT-2
Wide Fine mode、HH 偏波（b） 2012 年 5 月 30 日 TerraSAR-X
HH 偏波
2011 年 復旧前線
図 1 SAR 画像を用いた水田復旧モニタリングの例
243（c） 2013 年 5 月 22 日 Cosmo-SkyMed
HH 偏波
2012 年 復旧前線

APPENDIX
Appendix II 研究機関・独立行政法人・財団法人等

261

06.

宇宙航空研究開発機構（JAXA） 地球観測研究センター（EORC）
Earth Observation Research Center, Japan Aerospace Exploration Agency
住所HP

主要穀物の収量予測システムの構築および海外作況把握、農業被害監視手法の開発を行っている。また、農業利用のための新規衛星ミッションや開発した技術の海外展開
や国際協力についての検討を行っている。

〒305-8505 茨城県つくば市千現 2-1-1
http://www.eorc.jaxa.jp/index.php

２）国際的な農業監視枠組みへの参加・貢献
地球観測に関する政府間会合（GEO: Group on Earth Observations）で定義されている 9 つの社会利益分野の 1 つである農業分野のタスクチームの一員として活動している。特に、平成 23 年に G20 農業大臣会合および G20 サミットで承認された GEO 全
球農地監視（GEOGLAM: GEO Global Agriculture Monitoring）イニチアチブの中のア
ジア稲作監視（Asia-RiCE: Asia-Rice Crop Estimation and Monitoring）を主導し、アジアの宇宙・農業関連機関と共同で作業計画を作成し、参加機関と共同で稲作監視システ
ムの構築に向けた研究開発を行っている。また、アジア太平洋宇宙機関フォーラムの地球観測分科会においても共同議長として農業・食料安全保障分野における宇宙技術利用の推進を実施している。

１．組織の特徴
地球観測研究センター（EORC）は平成 7 年 4 月に設立され、地球観測衛星データの取得から処理・ユーザー配布を行うとともに、校正・幾何学的補正および処理アルゴリズムの開発、維持、更新を実施しており、主に下記の 3 つの業務を行っている。
１）衛星データの解析および科学的研究
主として JAXA が開発し地球観測衛星・センサの観測データを解析し、地球科学において重要な物理量を導出するためのアルゴリズムの開発や、衛星データの校正検証を行い、衛星データの品質維持に努めている。具体的には、ALOS、ALOS-2/3、TRMM、
GPM、EarthCARE、GCOM-C/W、GOSAT などに対応した衛星・センサごとの利用研究を行っている。また、複数の衛星データと地上データ、モデルなどの融合利用による気候、
水循環、生態系、農業水産資源管理、国土管理、公衆衛生、地球環境変動適応・軽減等での衛星データ活用のための研究を実施・推進している。

３）農林水産省へのデータ提供および共同研究
我が国の食料安全保障のために海外の作況把握をする際の参考情報の 1 つとしてマ
イクロ波放射計（AMSR-E など）による世界各地の耕作地の土壌水分量データを農林水産省に提供し、毎月公開される海外食料需給レポートに活用されている。また、
農業統計利用のために国内農作物の作付状況把握に関する研究協力を実施している。

２）次世代観測センサの研究および地球観測センターの運営
次世代の地球観測センサおよび観測システムの研究および地球観測衛星データを受信・記録・処理・保存する地球観測センター（埼玉県鳩山町）の運営を行っている。

４）その他
その他にも国内外の研究機関等と共同で開発した農業監視手法を活用するアジア開発銀行との農業統計データ収集手法の高度化や干ばつ監視に関する技術協力プロジェ
クトや、インドネシアやベトナムとの稲作監視手法に関する共同研究を実施している。

３）関係機関との協力
効率的な利用研究および更なる衛星データ利用の拡大を図るため、国内外の関係機関、
国際組織との協力を推進している。

３. インターネットによるデータ提供
地球観測衛星データを利用した農業・食料安全保障に関する情報や衛星プロダクトをウェブ上で公開している。詳しくは下記アドレスをご覧頂きたい。
・農業利用ポータル：http://www.eorc.jaxa.jp/paddy/index.html
・アジア稲作監視：http://www.asia-rice.org
・JASMES（衛星データプロダクト）：http://kuroshio.eorc.jaxa.jp/JASMES/index.html

２．リモートセンシング関連の研究・業務・事業内容
平成 24 年現在実施中の農業・食料安全保障分野に関連する主要な業務は以下の通りである。
１）食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会の運営
平成 21 年度より国内有識者で構成される食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会を設置している。日本の食料安全保障に寄与することを目的とし、米や小麦など（大吉 慶・祖父江 真一）
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