森林管理等における森林分布 / DSMの利用
平成25年7月11日
つくば事業所山之口 勤

背景• 大気中のCO2濃度増加：ハワイで400ppmを今年突破→ 地球の温暖化がさらに進行→ 気候・生態系などへの影響• ＣＯ2増加の一因： 森林減少
→ 森林減少を食い止めるためには、森林保護の必要性を訴えるとともに、熱帯雨林などの保有国に対して経済的インセンティブを考慮することも必要
REDD+→ 国内では林業の担い手の老齢化
IT化などによる省力化された森林管理の必要性
REDD: Reduced Emissions from Deforestation and forest
Degradation (森林減少・劣化からの温室効果ガス排出削減)1

＜一次産業利用分野＞森林監視～炭素取引ソリューション（REDD+）

haあたり材積（kg/ha）

R2 = 0.8345

Whole Area
Expansion

haあたり空間体積（m3/ha）
Tree Stand Volume

ALOS/PALSAR K&C Mosaic

Overall Comprehension by Radar Satellite

Multi Level
Analysis

Relational Expression of Spatial
Volume & Tree Stand Volume

Biomass Modeling based on Sampling Analysis

What is Spatial
Volume?
DEM
Classification
Spatial Volume

Vegetation Analysis by Optical Satellite

Sampling Analysis for Spatial Volume Estimation2

＜国土管理分野＞地図作成・更新ソリューション
地理空間情報整備

衛星を使った地図作成・更新

様々な分野に応用

地球観測衛星群による高頻度観測とDSM*作成*DSM :Digital Surface Model

地図のデジタル化
防災

衛星画像とDEMから地図データを作成

基盤地図情報更新への貢献森林・農業・都市計画

©GSI





アフリカ等途上国の地図作成支援

その他
・構造物モニタリング
・地盤沈下モニタリング
・バイオマス推定
・交通管制等光学衛星とSAR衛星を2機ずつ組み合わせることにより、迅速かつ確実に地上データを取得し、地理空間情報の整備・提供に貢献する。
衛星の地上分解能を0.5mまで上げることにより、1:5,000縮尺の地図作成・更新に対応。
高頻度で観測した衛星画像や、その他の情報をGIS上で重ね合わせることにより、防災等様々な分野でも応用可能。
日本だけでなく、アフリカ等の発展途上国における地図作成・更新にも貢献。

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＜背景＞具体的に衛星データ取り込みが期待される分野
REDD+ MRV*

社会インフラ整備

CO2蓄積量推定

途上国地図利用

森林面積把握水資源探査

樹高推定
違法伐採監視準リアルタイム広域遠隔監視

森林管理

災害監視・減災
地滑り・土砂災害
洪水シミュレーション
森林管理

森林簿更新

樹高推定

森林災害

材積推定

材積推定

*MRV : Measurement（測定）, Reporting（報告） and Verification（検証）4-ALOSの4つのミッションと実施目的Star Tracker

Data Relay Communication
Antenna
GPS Antenna
Solar Array Paddle©JAXA

ALOSの4つのミッション
 災害状況把握
国内外の大規模災害状況把握
 地域観測世界の各地域における環境と調和した開発を可能にする地域観測 地図作成1:25,000地形図作成と更新
 資源探査国内外の資源探査

目的①：PALSAR全球モザイク・全球森林・非森林分布図の作成
REDD+、違法伐採監視、森林管理等への展開要素
目的②：DSMの作成・処理技術検証
地図作成、防災、森林管理等への活用。

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-実施概要- ～JAXA殿の受託業務として実施～-PALSAR 森林・非森林分布図作成 PALSAR全球モザイク画像から、森林・非森林図（F/NF Map)を作成
 FAO （国連食糧農業機構）データとの精度評価結果は各地域で乖離度10%以下
 参照データ（DCP、Google Earth）との精度比較ではそれぞれ、85%と90%の一致
 複数年のF/NF Mapから、森林面積の変化をモニタすることが可能
 森林・非森林図が高精度で作成できていることを客観的に示した
 国別森林・非森林面積変化把握等によるREDD+ への貢献

-DSMの作成・処理技術検証 PRISMデータから、DSM作成・処理技術を開発・検証した 日本列島を対象に規格化DSM作成を実施
 Waveletフィルタ等ノイズ低減処理の適用・チューニングを実施
 GCPを用いた検証の結果、一貫して安定した精度を保持していることを確認
 SRTM-3との比較により、詳細地形再現性の高さを確認

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内容紹介①-PALSAR 森林・非森林分布図作成-

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処理内容

-PALSAR 森林・非森林分布図作成森林・非森林分布図入力データ：PALSAR全球モザイク画像

JAXA, METI Analyzed by JAXA

2009年全球モザイク画像

 2007-2010年の4年分整備
 整備年次は2011年
 入力データ：PALSAR/FBD
 画素サイズ：25m/pixel 地図投影法：等緯経度座標系
 データは1度ｘ1度にタイル化。約27000タイル
 PALSAR Global MosaicとしてRESTECから販売中！
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処理結果

-PALSAR 森林・非森林分布図-

緑色が森林域、黄色が非森林域を示す。

2007

2008

2009

2010

JAXA, METI Analyzed by JAXA

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結果の検証(1/2) -PALSAR 森林・非森林分布図FAO（国連食糧農業機構）作成のFRA（森林資源評価）を用いた精度評価結果

Year2010

Unit (1000ha)

AfricaAsiaEurope
North and Central
America
OceaniaSouth America
Total

PALSAR

FRA

相対誤差(±) [%](PALSAR vs FRA)

653,447
674,318594,370
592,513
933,957 1,013,297-3.10%
0.31%-7.83%

680,659

705,281-3.49%

179,115
191,385
811,082
856,269
4,522,885 4,731,523-6.41%-5.28%-4.41%•25mという高空間分解能でのマップ化•年単位での作成を実施。
•全体でも5%前後の誤差，地域別では各地域で誤差10%以下の高精度•特に重点的に研究解析を行ってきたアジア域では誤差1%程度の高精度を達成
PALSARの森林分野における有用性を提示すことができた。
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結果の検証(2/2) -PALSAR 森林・非森林分布図-

Goolge Earth
Points

DCP2010

DCP(Degree Confluence Project)，Google Earth (Google Inc.)を用いた精度評価結果

DCPの検証点

Google Earthの検証点

 DCPで85％、Google Earth を用いた評価では90%超の正解率を達成
 森林・非森林図が高精度で作成できていることが客観的に示せた。
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内容紹介②-DSMの作成・処理技術検証-

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実施内容

-DSMの作成・処理技術検証-• 全球でDSM処理可能なPRISMアーカイブは約102万シーン(雲量30%以下)• 一般ユーザ自身による汎用GISソフト等を使用したPRISM/DSM作成は難易度が高い(RESTECからオンデマンドでDSMを作成・販売中)• 現在無償利用可能なDSMとしてSRTM及びASTER/GDEMが広く利用されているがエリアによっては抜け域も多い
PRISMアーカイブシーンを入力・DSMを作成し、日本域についてモザイク/規格化処理を実施 （ユーザー利便性の向上へ）

111
No. of scene stacks

21

PRISMステレオデータ102万シーン(雲量30%以下)の分布

©JAXA

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処理概要

-DSMの作成処理技術検証-

 モザイク処理と規格化
シーン単位DSM(0.3 arc-sec grid)(path-frame)...

QC/QA and stacking
on same path-frame

DSMスタッキング1ﾟx1ﾟのタイル上でモザイク

モザイク及び 1ﾟ
x1ﾟ タイル規格化

内水域のマスクを実施

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処理結果

-DSMの作成・処理技術検証-

 1ﾟx1ﾟ タイル規格化DSM on 日本全域
– 124 tiles from 3073 scenes

内水域マスク雲/雪マスク海マスク>2000m0mheight

全画素に占めるマスクの割合
（％）
なし

内水

雲/雪97.495 0.731 1.774
©JAXA

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結果の検証-DSMの作成・処理技術検証-

 GCP点を用いた精度検証
700
600

count500400300
200
1000-25 -20 -15 -10-50510152025

PRISM/DSM - GCP's height [m]Height difference histogram

Height difference statistics (in meters)µσ-0.90

rms
2.75

2.89

LE90
4.62

Max.

Min.

21.64

-19.13

GCP点の空間分布（赤点）(全3118 点).

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