資料２

気象衛星プロダクトの紹介～ トゥルーカラー再現画像・高分解能雲情報 ～気象ビジネス推進コンソーシアム
平成31年1月30日

お話しする内容• 静止気象衛星ひまわり８号・９号の観測データ– 概要– 主なデータのフォーマット
– 主なデータのフォーマットとサンプルデータ等– 研究者向けデータ公開• トゥルーカラー再現画像– 概要– データのフォーマット
– 作成手順– カラー合成画像との比較– 事例• 高分解能雲情報– 概要– データのフォーマット
– 事例– 利用上の注意点

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ひまわり８号・９号による観測
16種類のバンド

可視
近赤外赤外

バンド番号
B01
B02
B03
B04
B05
B06
B07
B08
B09
B10
B11
B12
B13
B14
B15
B16

可視・近赤外・赤外の16種類の波長帯（バンド）で、観測を行います。
波長帯ごとの特徴に応じて、観測結果が異なります。

波長 [μm]
0.47
0.51
0.64
0.86
1.6
2.3
3.9
6.26.97.3
8.6
9.6
10.4
11.2
12.4
13.3

想定される用途の一例
植生、エーロゾル、カラー合成画像
植生、エーロゾル、カラー合成画像
植生、下層雲・霧、カラー合成画像
植生、エーロゾル
雲相判別
雲粒有効半径下層雲・霧、自然火災
上層水蒸気
上中層水蒸気中層水蒸気
雲相判別、SO2
オゾン
雲画像、雲頂情報
雲画像、海面水温
雲画像、海面水温
雲頂高度3

ひまわり８号・９号による観測
3種類の観測種別
フルディスク観測

観測域
衛星から見える地球全体

観測頻度
10分ごと

北東日本
約 2,000 km × 約 1,000 km

日本域観測

南西日本
約 2,000 km × 約 1,000 km

2.5分
ごと

北東日本と南西日本とを合成
機動観測（台風発生時）観測域は可変約 1,000 km × 約 1,000 km

2.5分ごと4

フルディスク観測（10分毎）
衛星から見える地球全体を観測10分ごとに観測
西端は、インドやスリランカ
東端は、ハワイ

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA5

日本域観測（2.5分毎）
日本周辺を高頻度に観測
2.5分ごとに観測

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JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

機動観測（2.5分毎）
約1,000 km×1,000 kmの領域を高頻度に火山・台風などを観測
2.5分ごとに観測
台風の観測に重要な役
割を持ちます2016/10/3
台風第18号
7ひまわり（静止気象衛星）の特徴• 広い範囲を観測• 短い間隔で観測• 海上、山岳、砂漠など定常観測が難しい場所でも、均質に観測が可能。
8主なデータのフォーマット
種類

フォーマット

概要説明

ひまわり標準フォーマット

衛星観測データのうち、最も源泉に近く情報量の多いデータ。
16バンド毎の全てのデータを収録。

NetCDFデータ

NetCDF米国・大気研究大学共同体（UCAR）が開発したNetCDF（Network Common Data Form）と呼ばれる形式で保存したデータ。日本域と機動観測域のデータのみ（フルディスク観測のデータはありません）。

カラー画像データ

PNG

可視３バンドのデータを合成したカラー画像データ。

JPEG画像

JPEG

可視１バンドと３つの赤外バンドをJPEG画像化したデータ。

GRIB2※

ひまわりの観測データや数値予報データから、雲の有無、雪氷の有無、雲頂高度、雲型等を推定値として算出したデータ。（１
時間毎）

ひまわり標準データ

高分解能雲情報※

国際気象通報式 FM92 GRIB 二進 形式格子点資料気象通報式（第２版）
GRIB2の詳細については国際気象通報式・別冊に詳しく記述されています。
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/tsuhoshiki/tsuhoshiki.html
9主なデータのフォーマットとサンプルデータ等
気象庁で作成するデータの名称と形式

データフォーマットの説明・サンプルデータ・サンプルプログラム
https://www.data.jma.go.jp/mscweb/ja/info/sample_data.html

データのフォーマットの説明やサンプルデータ とサンプルプログラム を気象衛星センターのホームページで提供

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研究者向けデータ公開

研究者向けデータ公開（商業利用に向けたデータ利用技術の開発含む）
https://www.jma-net.go.jp/sat/himawari/orgnization.html

情報通信研究機構（NICT）
千葉大学
東京大学
宇宙航空研究開発機構（JAXA）

すぐにダウンロード可能

お話しする内容• 静止気象衛星ひまわり８号・９号の観測データ– 概要– 主なデータのフォーマット
– 主なデータのフォーマットとサンプルデータ等– 研究者向けデータ公開• トゥルーカラー再現画像– 概要– データのフォーマット
– 作成手順– カラー合成画像との比較– 事例• 高分解能雲情報– 概要– データのフォーマット
– 事例– 利用上の注意点

12トゥルーカラー再現画像とは○ 衛星によって観測された画像を人間の2019-1-9 12JST

目で見たような色彩に再現した画像です。
○ フォーマットは PNG形式（24ビット）です。

○ 詳細については以下の資料をご参照く
ださい。
配信資料に関する技術情報第504号

https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/504.pdf
JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA※気象庁気象衛星センターと米国海洋大気庁衛星部門GOES-Rアルゴリズムワーキンググループ画像チーム（NOAA/NESDIS/STAR GOES-R
Algorithm Working Group imagery team）との協力により開発されました。
また、大気による散乱の影響を除去するためのソフトウェアは、NOAA/NESDISとコロラド州立大学との共同研究施設（Cooperative Institute for
Research in the Atmosphere: CIRA）から気象庁気象衛星センターに提供されました。

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作成手順
START

地表付近で見た色に近くなるよう、大気による散乱の影響を除去（CIRA）

大気補正

赤、緑、青の組み合わせが、人間の目で見たような色彩を再現するのに最適となるよう、緑色を補正（気象庁）

緑色の補正

ひまわりの赤、緑、青の観測値を、ディスプレイの赤、緑、青の信号値に変換して、人間の目で見たような色彩を再現
（気象庁）

色変換

観測された明るさの強弱が、人間が感知する明るさの強弱に近くなるよう、画像を強調（CIRA）強調

これらの処理を経たトゥルーカラー再現画像を出力

画像出力
END

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カラー合成画像との比較

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

2019年1月9日12:00（日本時間）のフルディスク画像
左：カラー合成画像 右：トゥルーカラー再現画像
大気補正により、地表面や海面、雲などがよりクリアに、色補正により、植生の緑や砂地の色が人の感じる色に近くなっています。

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カラー合成画像との比較：植生（1/2）
カラー合成画像では、植生の変化が把握しづらい

カラー合成画像

カラー合成画像

左：2018年9月19日12時
右：2018年10月21日12時（共に日本時間）16カラー合成画像との比較：植生（2/2）
トゥルーカラー再現画像では、植生の変化が把握しやすい

トゥルーカラー再現画像

トゥルーカラー再現画像

左：2018年9月19日12時
右：2018年10月21日12時（共に日本時間）17紅葉• 初夏 （６月３日）• 秋 （11月3日）

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

トゥルーカラー再現画像では、植物の生育状況にあわせて見え方が変化することから、紅葉の進み具合が把握できます

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

積雪２０１８年１月２３日～２5日

関東地方の積雪

平野部の積雪（白い領域）が次第にとけていく様子が見られます

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

火山灰
火山の噴煙の検知

２０１８年４月１１日
バヌアツ マナロ火山

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA20海の植物プランクトン（推定）植物プランクトン（推定）の検知

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

低輝度を強調しています。

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お話しする内容• 静止気象衛星ひまわり８号・９号の観測データ– 概要– 主なデータのフォーマット
– 主なデータのフォーマットとサンプルデータ等– 研究者向けデータ公開• トゥルーカラー再現画像– 概要– データのフォーマット
– 作成手順– カラー合成画像との比較– 事例• 高分解能雲情報– 概要– データのフォーマット
– 事例– 利用上の注意点

22高分解能雲情報とは （1/2）
高分解能雲情報とは、客観的な手法を用いて、雲や大気中のダスト、地上の積雪や海氷などに関する情報を提供するプロダクトです。
2019年1月8日12時（日本時間）の例

晴天

雲まじり

曇天

雲の有無・ダストの有無
晴天
・・・雲が全くない格子
雲まじり ・・・一部雲がある格子
曇天
・・・雲に完全に覆われている格子※１つの格子のサイズは、0.02 度 × 0.02度

雪・氷雪氷の有無

23高分解能雲情報とは （2/2）
高分解能雲情報とは、客観的な手法を用いて、雲や大気中のダスト、地上の積雪や海氷などに関する情報を提供するプロダクトです。
2019年1月8日12時（日本時間）の例

晴天 積乱 上層 中層
層積 層雲又 曇天
積雲域
雲
雲
雲
雲は霧域雲型

雲頂高度24高分解能雲情報の種類
ひまわりの観測データと数値予報データから、以下の5種類の高分解能雲情報を提供しています。

- 約0.05～5MB×５種類（約10MB）×24回＝約240MB/日- 現在は1時間ごとに提供していますが、2019年3月より10分ごとに提供する予定です。

• 雲の有無・ダストの有無– 晴天（ダスト有無）、雲まじり（ダスト有無）、曇天（ダスト有無）• 雪氷の有無– 地上の積雪や海氷などの有無• 雲型（雲の種類など）– 晴天域、積乱雲、上層雲、中層雲、積雲、層積雲、層雲又は霧、曇天域• 雲頂高度（雲の高さ）– 100m単位で0～25,500mまで• 品質情報（迷光の影響や雲の有無の品質など）– 太陽の影響・月の影響（可能性有無）、太陽校正運用・食運用（実施有無）、雲の有無・雲型の品質・雲頂高度の品質（品質高低）

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データのフォーマット
データ形式

GRIB2

領域

北緯52.01～赤道
東経113.99～180.01度（右図参照）

空間分解能（東西×南北）
0.02×0.02度
3301×2601格子

時間

1時間毎
（2019年3月より10分毎）
算出領域

【参考】
配信資料に関する技術情報 第504号「ひまわり8号・9号」による衛星関連プロダクトについて
https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/504.pdf
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雲の有無・ダストの有無

晴天

雲まじり

曇天

2019年1月18日12時（日本時間）の可視（バンド3）画像（左）と高分解能雲情報の雲の有無（右）雲のあるところで「雲まじり」または「曇天」となっているのがわかります。
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雪氷の有無積雪・海氷

積雪・海氷を検出

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

2019年1月14日12時（日本時間）
雪や氷が水色に見えるように調整した画像（左）と高分解能雲情報の雪氷の有無（右）北海道・日本海側などの積雪やオホーツク海の海氷が確認できます。

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雲型①積乱雲

積乱雲を検出JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

晴天 積乱 上層 中層
層積 層雲又 曇天
積雲
域
雲
雲
雲
雲は霧域

2018年8月31日17時（日本時間）のトゥルーカラー再現画像（左）と高分解能雲情報の雲型（右）この日昼過ぎ頃から関東南部で積乱雲が発生し雷や突風による被害が発生しました。
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雲型②霧・層雲

霧・層雲を検出

JMA,NOAA/NESDIS,CSU/CIRA

晴天 積乱 上層 中層
層積 層雲又 曇天
積雲域
雲
雲
雲
雲は霧域

2018年12月21日9時（日本時間）のトゥルーカラー再現画像（左）と高分解能雲情報の雲型（右）この日近畿から中国地方の広い範囲で霧が発生し交通機関に影響がありました。

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利用上の注意点• 高分解能雲情報はあくまでも推定値であることを考慮のうえでご利用く
ださい。
• 衛星は上空から観測するため、雲の上面を見ています。厚い雲の下は見ることができません。（例えば、かなとこ巻雲の下に活発な積乱雲があったとしても検出できないことがあります。）• 雲頂高度の高い雲は視差（下図参照）の影響が大きくなります。
BA

地球

実際の雲の位置はA
衛星画像の投影先の位置はB
AとBの差 ⇒ 視差

衛星直下点から離れるほど、雲頂高度が高いほど視差は大きくなります。
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視差の大きさ< 50km
45km - 50km
40km – 45km
35km – 40km
30km – 35km
25km – 30km
20km – 25km
15km – 20km
10km – 15km
5km – 10km
2.5km – 5km

雲頂高度を10kmと仮定しています。

0.0km – 2.5km

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ご静聴ありがとうございました
ご質問はWXBC事務局まで
info@wxbc.jp