地上観測による水稲生育時の分光情報と衛星観測情報との照合に関する検討
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山口翔太

坂田

高橋一義

環境リモートセンシング研究室
指導教員
1.はじめに力丸厚健太を算出し、地上観測により得られた DVI と照合した。

現地で行う生育調査は、水稲の株単位で調査可能であるが、時間がかかり、広範囲に分布している水田の水稲の DVI と生育データとの対応関係の検討を行った。
図 2.1.1 に研究フローを示す。

全圃場を診断するのは困難である。そこで、広範囲の水稲の地上観測情報を取得できる衛星リモートセンシングによる広域水稲の衛星観測的な解析との組み合わせが有効である。本研究では、地上観測による水稲分光情報と衛星観測情報との関係を明らかにするため、水稲の地上観測分光情報と衛星分光反射率の算出

植被率の算出水稲の生育測定

Landsat データの入手観測情報を照合することを目的とした。
しかし、
図1.1.1に示すように衛星観測情報は水稲だけでなく、土壌や衛星 DVI を算出

地上 DVI を算出

水などを含むミクセル状態になっている。そのため、衛星観測では土壌や水などの分光反射が混在し、地上観測と観測される分光情報に差が生じる。そこで、以下の式(1.1.1)の線形混合画素モデルによって、衛星観測

地上 DVI、衛星 DVI と植被率、生育測定データの比較検討
地上 DVI と衛星 DVI の照合

図 2.1.1：研究フロー

によるミクセル状態での反射率が算出される。式(1.1.1)に基づき、A1 に対応する植生比率である植被率を考慮する事により衛星観測情報との照合をした。

3.既往研究と本研究の比較
安井は地上観測での分光反射率の測定には、分光放射計を用いているが本研究では、ハイパースペクトルカメラを用いた。そのため、水稲の稲体部分だけを抽出し、分光特性の変化を読み取ることができる。
また安井は衛星観測では、MODIS センサを使用している。本研究では、Landsat7 に搭載されている ETM+

図 1.1.1：地上観測(左)と衛星観測(右)での対象圃場(Enhanced Thematic Mapper Plus)と、Landsat8 に搭

𝑅 = 𝐴1 𝑅1 + 𝐴2 𝑅2・・・(1.1.1)

載されている OLI(Operational Land Imager)によっ

R:ミクセル状態での反射率(衛星観測)て観測されたデータを使用した。
MODIS センサと比べ

R1:水稲の反射率(地上観測)

ると ETM+と OLI の時間分解能は低いが、空間分解能

R2：水稲領域以外の反射率（地上観測）は 30m と高いため、対象圃場を特定して、データを抽A1:水稲領域の面積比率出することができる。また今回、幅 150m 長さ 100m

A2:水稲領域以外の面積比率の規模の圃場を対象圃場としたため、地上観測と衛星観測で同一の圃場を観測したデータを用いて、解析を2.研究フロー行った。

DVI(Difference Vegetation Index)の経時変化に着目した。DVI は植生指標の 1 つであり、植物の分光反射

4.使用機器・使用衛星特性を反映させたものである。赤、近赤外域の反射率

分光反射率の測定にはエバ・ジャパン社の「NH-3」の差で算出する。水稲の生育期間に対象圃場での地上を使用した。また、植被画像の撮影には、Sony 社の観測と生育測定を行い、水稲の DVI と植被率を算出し「DSC-WX220」を使用した。
衛星データは、Landsat7、た。次に Landsat データを用いて、対象圃場の DVI

8 に搭載されている ETM＋、OLI の地表面反射率プロダクトの内の赤、近赤外域の反射率データを用いた。

5.2.1 地上 DVI の算出結果

表 4.1.1 に使用データ諸元を示す。

地上DVI の時系列変化を図5.2.1 に示す。
図5.2.1より、
地上 DVI は 6 月初旬から 8 月中旬まで、時系列的に増

表 4.1.1：使用データ諸元

加していき、登熟していくにつれて減少することが分

人工衛星

Landsat-8Landsat-7

観測センサ

OLI

ETM＋

使用バンド

Band4(赤:0.64-0.67µm)
Band5(近赤外:0.85-0.88µm)

Band3(赤:0.63-0.69µm)
Band4(近赤外:0.77-0.90µm)

分解能
観測日

30m
5/25、6/10、7/12、9/3030m
8/5、9/22

かる。
また稲体 DVI と圃場 DVI は時系列変化の傾向は同じであるが、稲体 DVI の方が圃場 DVI より DVI の値が高い。

5.DVI と植被率の算出
5.1 測定概要
本研究で行った測定は、長岡市才津南町の圃場で行った。圃場には「コシヒカリ」が作付けされており、移植日は 5 月 20 日ごろである。圃場の大きさは縦が約150m×横が約 100m であった。対象圃場に対して、5月下旬から9 月上旬まで週2 回の頻度で測定を行った。
ハイパースペクトルカメラは、自動車の車体の上に設図 5.2.1：地上 DVI の時系列変化
5.3 衛星 DVI の算出

置し、俯瞰で撮影した。デジタルカメラは伸縮可能な対象圃場における Landsat7、Landsat8 に搭載されアルミ製の棒に固定し、アルミ棒を手で持ち、約 4mている ETM＋と OLI を用いてデータの取得を行った。の高さから直下視で撮影をした。図 5.1.1 に対象圃場の対象日は、稲作が行われている 5 月～9 月の間で対象圃位置を示す。

場に雲がかかっていない日とした。対象圃場に対応する 10 ピクセルを選定し、各ピクセルの DVI(以後、衛対象圃場

星 DVI とする)を算出した。図 5.3.1 に対象圃場の衛星画像を示す。

図 5.1.1：対象圃場の位置(Google Map より引用)
5.2 地上 DVI の算出

図 5.3.1：対象圃場の衛星画像(2015 年 7 月 12 日撮影)
5.3.1 衛星 DVI の算出結果

ハイパースペクトルカメラでの撮影後、波長 400～衛星 DVI の時系列変化を図 5.3.2 に示す。図 5.3.2

900nm を対象に同時撮影した白色規準体(硫酸バリウ

より衛星 DVI は 5 月から 8 月まで増加していき、9 月

ム、白色半球体)を使用してデータを反射率変換した。になると減少することが分かる。しかし、今回用いた 9変換後、画像データで近赤外 Band と赤 Band の差分

月のデータは 9 月 22 日と 9 月 30 日のため、対象圃場である DVI を計算し、定めた閾値により水稲の稲体部が稲刈後のため DVI は減少していると考えられる。ま分を抽出した。また圃場部分も抽出し、それぞれ分光た、各ピクセルによって、同じ観測日でも最大で 0.05反射率を算出した。OLI の波長帯に対応する DVI を求ほど DVI に差が出ていることが分かる。

めた(以後、地上 DVI とする)。地上 DVI は、稲体部分での DVI と圃場部分での DVI の 2 種類を算出した(以後、稲体 DVI、圃場 DVI とする)。

5.4.1 植被率の算出結果
植被率の時系列変化を図5.4.3に示す。
図5.4.3より、植被率は 5 月下旬から 7 月上旬までは時系列的に高くなり、7 月中旬から 9 月までは植被率が 70％から 80％の間を推移していることが分かる。対象圃場において、7 月中旬以降は、植被率があまり変化していないことが分かる。
図 5.3.2：衛星 DVI の時系列変化
5.4 植被率の算出
デジタルカメラを用いて水稲を 4m の高さから、直下視で撮影を行った。撮影画像の中央付近の約 5 条 5株に相当する範囲を、画像処理ソフトウェアを用いて抜き出し、Greenness 指標を適応し、2 値化を行うことによって、水稲の植被率を算出した。2 値化を行う際

図 5.4.3：植被率の時系列変化の閾値は、大津の 2 値化を用いて定め、カラー画像と比較して結果が良好でない場合は、閾値の調整を行っ6.地上 DVI と衛星 DVI の照合た。以下の式(5.4.1)に Greenness 指標の式を示す。

水稲の地上観測分光情報と衛星観測情報を照合した。

Greenness 指標 = √(2𝐺 − 𝑅) × (2𝐺 + 𝑅)・・・(5.4.1)

図 6.1.1 に稲体 DVI と衛星 DVI の時系列変化を示す。

また、図 5.4.1 に Greenness 指標を適用した画像、

図 6.1.1 より、稲体 DVI と衛星 DVI はともに 8 月まで

図 5.4.2 に 2 値化を行った画像を示す。2 値化を行った

DVI が増加している。値は、地上観測による稲体 DVI画像から、水稲領域のピクセル数と画像全体のピクセが衛星 DVI を上回っていることがわかる。そこで稲体ル数の割り算により植被率を算出した。

DVI を衛星観測で取得しているミクセル状態のデータに近似させるため、植被率をかけ合わせた推定圃場
DVI を算出した。稲体 DVI、推定圃場 DVI、衛星 DVIの時系列変化を図 6.1.2 に示す。5 月から 7 月初旬までを生育初期、7 月中旬から 9 月までを生育後期とした。
図6.1.2より、生育初期で推定圃場DVIと衛星DVIは、おおむね同様な変化傾向を示すことが分かる。生育後高い Greenness 指標

低い期では推定圃場 DVI と衛星 DVI の間に差がある。
そこで、衛星 DVI の最大値また最小値と稲体 DVI、

図 5.4.1：Greenness 指標を適応した画像

推定圃場 DVI との差の絶対値を表 6.1.1 に示す。表
6.1.1 より、6 月 10 日の推定圃場 DVI と衛星 DVI の差が 0.017 となっている。しかし、7 月 12 日と 8 月 5 日はそれぞれ 0.153 と 0.134 であった。また、稲体 DVIと比べ推定圃場 DVI は衛星 DVI に 6 月 10 日では93.3％、7 月 12 日は 50.6％、8 月 5 日は 52.1％近似し水稲領域

図 5.4.2：2 値化を行った画像

た。

図 6.1.1 稲体 DVI、衛星 DVI の時系列変化

図 7.1.1：圃場 DVI-植被率のグラフ(左)図 7.2.1：衛星 DVI-植被率のグラフ(右)8.地上 DVI と生育測定データの対応関係の検討
8.1 生育測定データ
対象圃場のあぜ側から 4 株を選び、1 株ずつ草丈、茎数の測定を行った。また、水稲の倒伏程度と密接な関係がある草丈と茎数の積値を算出した。測定結果を以

図 6.1.2：稲体 DVI、推定圃場 DVI、衛星 DVI の時系

下の図 8.1.1 に示す。図 8.1.1 より、草丈は出穂期まで列変化は伸び続けるが、出穂期になるとほぼ変化していない。

表 6.1.1：稲体 DVI、推定圃場 DVI と衛星 DVI の差

茎数は 7 月初旬までは増加を続けるが、それ以降は減少していき出穂以降はほぼ変化していない。草丈と茎数の積値は時系列的に増加しているが、7 月中旬からは緩やかな増加をしている。

7.地上 DVI 及び衛星 DVI と植被率の比較検討
7.1 地上 DVI と植被率について
以下の図 7.1.1 に対象圃場における圃場 DVI と植被率の関係を示すグラフを示す。図 7.1.1 より圃場 DVIと植被率との相関係数を求めた。植被率は圃場の空間情報の 1 つであるため、圃場 DVI を用いて比較を行った。圃場 DVI と植被率の相関係数は 0.93 となり、相関は高い。このことから、植被率の増加に伴い圃場 DVIも増加していくことが分かった。
しかし、7 月中旬以降、植被率がほぼ一定になっても圃場 DVI は変化している。
これは、植被率は変わらないが、出穂、登熟による稲の変化による圃場 DVI の変化だといえる。
7.2 衛星 DVI と植被率について
以下の図 7.2.1 に対象圃場における衛星 DVI と植被率の関係を示すグラフを示す。図 7.2.1 より衛星 DVI

図 8.1.1：生育測定データの時系列変化(左上：草丈、右上：茎数、左下：草丈と茎数の積値)
8.2 地上 DVI と生育測定データの対応関係の検討と植被率との相関係数を求めた。衛星 DVI は各観測日地上 DVI(稲体 DVI、圃場 DVI、推定圃場 DVI)のそごとの平均値を用いた。衛星 DVI と植被率の相関係数

れぞれの相関関係について検討した。表 8.2.1 に稲体は 0.97 となり、相関は高いことが分かる。地上観測で

DVI、圃場DVI、推定圃場DVI の相関係数をまとめた。の圃場 DVI、衛星観測での衛星 DVI それぞれで植被率

また、稲体 DVI、圃場 DVI、推定圃場 DVI と生育測と高い相関係数を確認できた。

定データである草丈、茎数、草丈と茎数の積値との相関関係について検討した。また、相関関係を検討する

表 8.2.2：対象圃場における地上 DVI と生育測定デー

際、観測日を全期間と、6 月から 7 月初旬の生育初期のタとの相関係数まとめ2 種類に分けて検討した。以下の図 8.2.1 から図 8.2.3に推定圃場 DVI と生育測定データのグラフを示す。以下の表 8.2.2 に対象圃場における稲体 DVI、
圃場 DVI、推定圃場 DVI と生育測定データとの相関係数をまとめ8.3 衛星 DVI による生育測定データの推定る。表 8.2.2 より、草丈、茎数、草丈と茎数の積値と地

表 8.2.2 より生育初期での推定圃場 DVI と草丈、茎上 DVI において高い相関がみられた。また、生育初期数の相関係数はそれぞれ 0.97 と高い。そこで、生育初における草丈、茎数と推定圃場 DVI、全期間における期における推定圃場 DVI と草丈、推定圃場 DVI と茎数

草丈と茎数の積と推定圃場 DVI でかなり強い相関がみのグラフを作成し、回帰直線を求めた。作成したグラられた。

フを図 8.3.1、図 8.3.2 に示す。図 8.3.1 と図 8.3.2 のグ

表 8.2.1：稲体 DVI、圃場 DVI、推定圃場 DVI の相関

ラフより求めた回帰直線の式に 6 月 10 日、7 月 12 日、

係数まとめ

8 月 5 日の衛星 DVI(10 ピクセルの平均値)を代入し、推定草丈、推定茎数を算出した。推定草丈、推定茎数と草丈と茎数の実測値を表 8.3.1 に示す。表 8.3.1 より
6 月 10 日の推定草丈と実測値の差は約 5cm である。
しかし、7 月 12 日、8 月 5 日の推定草丈と実測値との差は 20cm 以上あり大きい。茎数では推定値と実測値の差が 5 本以上あり大きいことが分かる。

図 8.2.1：草丈-推定圃場 DVI(左：全期間、右：生育初期)

図 8.3.1：生育初期における推定圃場 DVI-草丈(左)図 8.3.2：生育初期における推定圃場 DVI-茎数(右)表 8.3.1：推定草丈、推定茎数と実測値
図 8.2.2：茎数-推定圃場 DVI(左：全期間、右：生育初期)

図 8.2.3：草丈×茎数-推定圃場 DVI(左：全期間、右：生育初期)

9.総括4)

生育初期で、推定圃場 DVI と衛星 DVI はおおむね同色診断と生育および品質特性に関する基礎的検討様な変化傾向を示している。6 月 10 日の推定圃場 DVIと衛星 DVI の差は 0.017 と近似している。
7 月 12 日と野崎由紀子 地上観測分光情報を用いた水稲の葉
長岡技術科学大学大学院修士論文 20165)

一般財団法人リモート・センシング技術センター

8 月 5 日の推定圃場 DVI と衛星 DVI の差はそれぞれ「衛星総覧 Landsat-7」

0.153、0.134 と 0.1 以上の差がある。また 6 月 10 日でhttps://www.restec.or.jp/satellite/landsat-7

は、稲体DVIと比べ推定圃場DVIは衛星DVIに93.3％

6)

一般財団法人リモート・センシング技術センター近似した。このことから、生育初期では、稲体 DVI に「衛星総覧 Landsat-8」

稲体の空間分布である植被率を考慮することによって、

https://www.restec.or.jp/satellite/landsat-7

衛星 DVI の値に近似する。生育後期では、出穂、登熟7)

アメリカ地質調査所(USGS) Frequently Askedなど水稲の質的な変化を衛星観測では細密に判断でき

Questions about the Landsat Missions

ず、
衛星 DVI と推定圃場 DVI との差が大きくなると考

http://landsat.usgs.gov/band_designations_land

えられる。

sat_satellites.php

また、生育初期における推定圃場 DVI と草丈、茎数、8)草丈と茎数の積値の相関係数は 0.97、0.97、0.95 と高い。また、生育初期での推定圃場 DVI と草丈のグラフ

アメリカ地質調査所(USGS) EarthExplorer
http://earthexplorer.usgs.gov/9)

画像処理ソリューション 大津の 2 値化より求めた回帰直線の式を用いて、6 月 10 日の衛星

http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-ent

DVI より推定草丈を算出した。草丈の実測値 27.2cm

ry-113.html

に対し、推定草丈は 31.9cm と近似した値を算出することができた。これらのことから、衛星観測情報を用いて生育初期における水稲の生育状態を広範囲に把握できる可能性が示唆された。
本研究では、生育後期における推定圃場 DVI と衛星DVI の関係を考察することができなかった。生育後期では、空間分布的な要素である植被率だけでなく、出穂、登熟などによる稲体の質的変化による誤差を考慮する必要がある。また、今回は 1 つの圃場のみを対象に測定・解析を行っている。今後は、複数の圃場を対象に測定・解析を行うことで、より汎用性のある結果が得られると考えられる。
参考文献
1)

安井健二 時系列衛星データによる水稲生育特性把握のための地上分光基礎観測情報の適応性に関する検討 長岡技術科学大学課題研究 20152)

阿部惇稀 地上観測による水稲生育期の時系列分
光反射特性と植被率の把握 長岡技術科学大学課
題研究 20143)

遠藤昌宏 水稲の植被率および分光特性観測による生育状態把握に関する研究 長岡技術科学大学
大学院修士論文 2004