農地区画単位による作物生育状態把握手法の検討
環境リモートセンシング研究室 大崎裕司
指導教員 力丸厚 入江博樹 坂田健太
1.はじめに

2.研究内容1.1 研究背景

2.1 研究のフロー

広域にわたる農業地帯で，農地区画毎の作物生

図 1 に本研究の流れを示す．

育情報は有意な情報となる．衛星データにより農地区画毎の作物生育状態を把握するには，空間分MODISデータ

ETM+データ

解能が高く観測バンドが多いセンサが望ましい．
Landsat7 衛星の ETM+センサは，可視域から近赤データの前処理外域のバンドを持ち，空間分解能 30ｍで地上を観測できる．しかし，穀物類の農地の様に季節変化を考慮した解析には，1 年を通して多数の画像を植生指標・地表面温度の算出

農地区画データの作成入手できるデータを利用する必要があるが，Landsat7 衛星は16 日に1 度しか同一地点を観測で農地区画毎に植生指標・地表面温度の平均値を算出きないため，雲に覆われていないデータの取得が難しく，作物生育状態を継続的にモニタリングす

MODISとETM+データを比較し精度の確認るには ETM+センサでは難しい．Landsat7 と同じように空間分解能の高いセンサを積んだ衛星は，地表面温度と生育状態の関係基本的に観測周期が長い．一方で，Terra 衛星とAqua 衛星に搭載された MODIS センサは，同一地生育状態の推定点を毎日観測しているため，良好なデータが得られやすい．しかし，MODIS の空間分解能は 250

図 1 研究の流れ図ｍから 1000ｍと低く，農地や道路などの反射率が平滑化された粗い画像しか得られないため，農地を詳細に解析できない．

2.2 対象地域
本研究では，図 2 に示すサウスオーストラリア

そこで本研究では，良好なデータを取得しやす州ヨーク半島の農地を対象に解析を行った．主にい MODIS データを利用した農地区画毎に作物生大麦，小麦を生産している地域で，2006 年と 2007育状態を把握する手法を検討する．

年に干ばつによって農作物に被害が出た地域である．

1.2 研究目的
空間分解能の低い MODIS データから農地区画毎に作物生育状態を把握する手法として，農地区画一つ一つをGIS データとして作成した農地区画データを用いた解析手法を検討し，MODIS データからどの程度の広さの農地まで精度良く作物生育状態が把握できるかの検証を行う．
また，MODIS の熱赤外バンドの利用についても検討する．

図 2 本研究の対象地域

2.3 使用データ①EOS-Terra/Aqua MODIS データ作成した NDVI 画像に農地区画データを用いて，
図 5，図 6 の様に，農地区画毎に NDVI の平均値

MODIS は Terra と Aqua の 2 つの衛星に搭載さを ETM+データと MODIS データでそれぞれ算出れ，空間分解能 250～1000ｍで同一地点を 1 日 2する．本研究の解析対象であるオーストラリアの回観測している．36 バンドを持ち，科学調査目的ヨーク半島の農地に対し十分な空間分解能を持としての情報が優れている．

つ ETM+データ（空間分解能 30ｍ）の結果と，②Landsat7 ETM+データ

MODIS データ（空間分解能 250ｍ）の結果の相関

可視域と近赤外～熱赤外域のバンドを持ち，空間分解能 30ｍ（熱赤外バンド 60ｍ）で観測してについて検証した．
また，図 7，図 8 の様に，ETM+と MODIS の熱いる．回帰日数は 16 日．

赤外バンドより地表面温度を算出し，NDVI と同③農地区画データ

様に農地区画毎に地表面温度の平均値を算出し，ETM+データを参照し，図 3 に示すような農地の区画一つ一つのデータを作成した．

ETM+（空間分解能 60ｍ）の温度値に対してMODIS（空間分解能 1000ｍ）の温度値を参照した．
NDVI
0.7-0.8
0.6-0.7
0.5-0.6
0.4-0.5
0.3-0.4
0.2-0.3

図 3 農地区画データ

0.1-0.2
0.0-0.1

2.4 解析方法

～0.0

作物生育状態の把握には，植生指標（NDVI：Nor- malized Difference Vegetation Index）を用い

図 5 農地区画毎の NDVI 平均値（ETM+）る．
図 4 に示すように NDVI は－1～1 の値をとる．

図 4 ETM+による NDVI 画像
観測日：2006 年 8 月 6 日

図 6 農地区画毎の NDVI 平均値（MODIS）

地表面温度[℃]111213141516171819

図 7 農地区画毎の地表面温度平均値（ETM+）
図9NDVI 平均値散布図

観測日：2006 年 8 月 6 日

図 8 農地区画毎の地表面温度平均値（MODIS）

3.解析結果
農地区画面積と解析精度の関係
MODIS データによって，どの程度の大きさの農地まで，作物生育状態を ETM+と同様に求める

図 10

地表面温度平均値散布図

観測日：2006 年 8 月 6 日
4.作物生育状態の把握ことができるか，農地区画面積に閾値を与えて散7 か所の農地区画で，NDVI の推移を追跡する

布図により検証した．
面積の閾値を 0.25ｋ㎡以上，ことによって作物生育状態を把握可能性につい0.5ｋ㎡以上，0.75ｋ㎡以上，1ｋ㎡以上で比較して検証した．気象観測点に近く，作物生育状態とたところ，農地区画面積が 1ｋ㎡以上では，図 9ともに，地表面温度についても解析を行うため，に示すように相関が高くばらつきが尐なかった．
また，農地区画毎に算出した地表面温度では2k ㎡以上の農地区画で検証を行った．図 7 に，ETM+に対して MODIS が，農地区画面積が 2k ㎡の例を示す．NDVI の推移を現地のレポートと比以上の農地で，図 10 に示すように相関係数べて作物生育状態を検証した．表 1 に，サウスオ

R=0.7857，RMS＝0.5955[℃]であった．

ーストラリア州政府が発表したヨーク半島の農Moonta 地区気象観測点付近の農地の NDVI 推移地レポートをまとめた．

干ばつの起きた 2006 年と 2007 年は特に 8 月に雨5.まとめが降らなかったため，現地の 8 月のレポートをで

農地区画データを用いた解析手法によって，空は作物が枯れ始めていると記録されており，間分解能の低い MODIS データから，農地区画単NDVI の推移を見ると豊作年の 2008 年に対して，位で精度良く作物生育状態を把握することがで2006 年と 2007 年は 8 月の時点で NDVI のピークきた．しかし，精度の良い結果を得るには農地区が低く，さらに急激に低下しているのが確認でき画の面積がある程度広い必要があり，可視近赤外た．このことから，現地のレポートや降水量に対バンドでは 1k ㎡以上，熱赤外バンドでは 2ｋ㎡以応し，精度良く農地区画の作物生育状態を NDVI上で精度が保障される．の推移から把握することができた．

また，農地の地表面温度の立ち上がりを見るこ

また，干ばつ年と豊作年で MODIS の Terra とAqua 観測時間の差（Terra： 10 時 30 分頃 Aqua：とで，農地の乾燥状態を把握できる可能性が示唆された．

13 時 30 分頃）を利用し地表面温度の立ち上がりを算出したところ，降水量や気温に対応する結果が得られた．

参考文献
1） 岐阜大学 秋山研 HP ，DN から放射輝度(Radiance)を求める方法
Landsat-7 ETM+，
http://www.geocities.jp/kensuke_kawamura/Others/
LandsatCalibration/2） AmeliaBrown，australian crop report december
2007，no.144，19-20
3） 日本貿易振興機構，オーストラリアの農業と農業政策，2007 ，australian crop report
4） Government of South Australia，
Crop & Pasture Report 6-7p Yorke Peninsula

図7
表1

NDVI の推移 Moonta 農地

現地のレポート（Crop and Pasture Report）
2006 年62007 年
作物に異常なし

7

成長に遅れ

成長に遅れ

月

雨量不足

雨量不足

大麦がしおれる大麦の一部枯れ

小麦が水分

小麦が水分ストレス

ストレス

8
月

作物に異常なし

月

http://modis.gsfc.nasa.gov/about/specifications.php
6） USGS：MODIS Products Table
https://lpdaac.usgs.gov/products/modis_products_

大麦枯れ
小麦の半分枯れ

水分ストレス7） オーストラリア気象局 http://www.bom.gov.au/8） サウスオーストラリア州農業

作物成長良

作物状態良

地区全体の95） NASA：MODIS WEB

table
作物に異常なし

月2008 年

2006-2008

作物状態良

http://www.atlas.sa.gov.au/go/home