2022/12/01 令和4年度環境研究機関連絡会研究交流セミナー

人工衛星による環境ビッグデータとその活用:
JAXA高解像度土地利用土地被覆分類図プロジェクトの事例から筑波大学生命環境系 准教授
JAXA 地球観測研究センター 客員研究員

奈佐原 顕郎平山颯太, 田殿武雄, 大木真人, 水上陽誠, 奈佐原(西田) 顕郎, 今村功一, 平出尚義, 大串文美, 道津正徳, 山之口勤 (2022): JAXA高解像度土地利用土地被覆図日本域21.11版 (HRLULC-Japan v21.11) の作成. 日本リモートセンシング学会誌, 42(3), 199-216

1

“AFOLU” = 農業・森林・土地利用 … 気候変動・生物多様性“2つの危機” の鍵
生物多様性（UNCBD / IPBESレポート, JBOレポート）:「第１の危機（開発・改変、直接的利用、水質汚濁）」「第２の危機（里地里山等の利用・管理の縮小）」「第３の危機（外来種、化学物質）」及び「第４の危機（地球規模で生じる気候変動）」気候変動（UNFCCC / IPCCレポート）:2003年 IPCC 土地利用、土地利用変化及び林業に関する良好手法ガイダンス2013年 IPCC AR5 「二酸化炭素濃度は、第一に化石燃料からの排出、第二に正味の土地利用変化による排出」「AFOLU部門の過去の正味の排出量における不確実性は他の部門より大きい」

2022年 IPCC AR6 WG2SPM.B.2.1 不適切な土地利用と土地被覆変化がいろいろ困ったことを起こしている。
SPM.B.5.2 気候変動と土地被覆変化が生態系サービスや生物多様性を喪失させる。
SPM.C.2.1 湿地・河川の復元, 市街化抑制や森林保護などで洪水リスクを減らせる。
SPM.D.3.1 気候変動リスクを避けるには都市計画や土地利用の見直しが必要。
SPM.D.3.2 土地利用計画はレジリエンスを強めるのに大事。
SPM.D.4.2 良いと思われてた土地被覆変化も実はいろいろ困ったことがある（草原・サバンナ・泥炭地の森林化, バイオ燃料栽
培などが引き起こす水不足, 食糧不足, 生物多様性の喪失など）2

その他: 気象モデル, 水資源モデル, 災害対策にも土地被覆図が不可欠。

米国の過去・未来の土地被覆
USGS Conterminous United States Land Cover Projections
A1BA20 No data
1 Water
2 Developed
3 Disturbed Ntnl Forests
4 Disturbed Oth Pblc Land
5 Disturbed Private
6 Mining
7 Barren
8 Deciduous Forest

B1

B2

9 Evergreen Forest
10 Mixed Forest
11 Grassland
12 Shrubland
13 Cropland
14 Hay/Pasture Land
15 Herbaceous Wetland
16 Woody Wetland
17 Perennial Ice/Snow@250m, 17 class, every year, 2006~2100
Each of SRES scenarios (A1B, A2, B1, B2)3

衛星による土地利用・土地被覆図の数々 （ほんの少数例。他にもいっぱいある）

現状過去解像度クラス

地理範囲

米国: MODIS MCD12500 m

17 class

global 2001-2019 @ 1yr

中国: GLOBELAND30

30 m

10 class

global 2000, 2010, 2020

欧州: ESA-CCI

300 m

22 class

global 1992-2019 @ 1yr (CCI = climate change initiative)

欧州: ESA-Copernicus

100 m

23 class

global 2015-2019 @ 1yr

欧州: CORINE Landcover

500 m

44 class

欧州

欧州: ESA-Worldcover

10 m

10 class

global 2020

Esri: 10-Meter Land Cover

10 m

10 class

global 2020

日本: NIES-GLCM

1000 m6 class

global ~2006

日本: GSI-GLCNMO

500 m

20 class

global 2003, 2008, 2013

日本: 環境省植生図

100 m

多数

日本

1973~ 7回

日本: 国交省国土数値情報

50~100 m12 class日本

1976~ 8回

米国: USGS

250 m

14 class

米国本土

欧州: LPJ-Guess + RF

100 km8 class

global 産業革命前, 6000年前, 21000年前 Lindgren et al., 2021, JAMES

日本: LUIS

2000 m~18 class

日本

250 m

17 class

米国本土

将来予測 米国: USGS

期間 @ 繰り返し周期

1990, 2000, 2006, 2012, 2018

外国の高解像度マップが日本に攻めてきている！
＝「黒船」

1938-2005 @ 1yr

1850, 1900, 1950, 1985
2006-2100 @ 1yr

SERS A1B, A2, B1, B24

環境省日本植生図--- 第6, 7回成果 ---「自然環境保全基礎調査」（別名「緑の国勢調査」）

未整備の地域がある

第1回 S48 (1973), 現地調査+空中写真判読, 362クラス, @1ha
第2回 S53~S54 (1978-1979), 現地調査+空中写真判読, 766クラス, @1ha
第3回 S58~S62 (1983~1987), 人工衛星画像+現地調査, 766クラス, @1ha
第4回 S63~H04 (1988~1992), 人工衛星画像+現地調査, 766クラス, @1ha
第5回 H05~H10 (1993~1998), 人工衛星画像+現地調査, 3次メッシュデータ, @1ha
第6回 H11~H16 (1999~2004), 現地調査+空中写真判読, @約900クラス, 3次メッシュデータ, @1ha
第7回 H17~ (2005~), 現地調査+空中写真判読, @約900クラス, @1ha

５亜高山帯針葉樹林
オオシラビソ群団
01 オオシラビソ群集
02 シラビソ－オオシラビソ群集
03 シコクシラベ群集
04 コメツガ群落
05 カラマツ群落
06 シラビソ群集
07 イトスゲ－トウヒ群落
09 マイヅルソウ－コメツガ群集
10 イラモミ群落
08 キタゴヨウ－アカエゾマツ群落

20年近く前のデータも混ざっている。
「最小取得面積：1ha（ただし、重要なものは1ha未満であっても表記する）」

約100m の解像度。
10mの“黒船”には負ける...

北方領土が無い

高地・愛媛は大きく欠けている

12 下部針広混交林
01 サワシバ－ ミズナラ群団
01 トドマツ－ミズナラ群落
02 ミズナラ群落
03 エゾイタヤ－ミズナラ群落
04 トドマツ群落（誘導林）
05 ドロノキ群落
06 ダケカンバ－トドマツ群落（風倒跡地自然再生林）...

分類カテゴリは大変細かい

5国土交通省国土数値情報 土地利用細分メッシュ”数値地図（国土基本情報）電子国土基本図（地図情報）及び電子地形図（タイル）を背景基図とし、衛星画像（SPOT, RapidEye）を用いて土地利用現況を土地分類基準に従い判読し、2次メッシュ単位の正規化座標で整備した。”
昭和51年度、昭和62年度、平成3年度、平成9年度、平成18年度、平成21年度、平成26年度、平成28年度
分解能: 100 m （三大都市圏のみ50m）

6年前...やや古い。

森林がひと括り。
生物多様性には不足

10mの”黒船”には勝てない。

メッシュデータなのになぜかベクター型式(shape)... 扱いに人手間かかる。
多くのタイルに分かれていて, ダウンロードが大変。

0100
0200
0500
0600
0700
0901
0902
1000
1100
1400
1500
1600

田
湿田・乾田・沼田・蓮田及び田とする。
その他の農用地
麦・陸稲・野菜・...
森林
多年生植物の密生している地域とする。
荒地
しの地・荒地・がけ・岩・万年雪・湿地・採鉱地等...
建物用地
住宅地・市街地等で建物が密集...
道路道路などで、面的に捉えられるものとする。
鉄道
鉄道・操車場などで、面的にとらえられるものとする。
その他の用地 運動競技場、空港、競馬場・野球場・学校港湾地区...
河川地及び湖沼 人工湖・自然湖・池...及び河川・河川区域の河川敷
海浜
海岸に接する砂、れき、岩の区域
海水域 隠顕岩、干潟、シーパースも海に含める。
ゴルフ場 ...フェアウエイ及びラフの外側と森林の境目を境界とする。

6

衛星ベースの日本の土地被覆図はJAXAが作ろう！
アジア諸国の土地被覆図もJAXAが協力して作ろう！

JAXA HRLULC = JAXA高解像度土地利用土地被覆図 High Resolution Land-use Land-cover map

他にもALOS 森林/非森林マップなど。7

JAXA HRLULC 日本 (@10 m; 2018-2020対象)- 分類したいもの・してほしいものはたくさんあるが, 人工衛星で見分けができなければ意味がない。
- 日本全国の環境・景観に欠かせないカテ
ゴリは頑張って分類しよう。
地域特性は諦める: 茨城ならレンコン畑・芝畑,沖縄ならサトウキビ畑などは分類したいところ
ではある。

No.
1

Category
Color
Description
水域

2

人工構造物

3

水田

4畑

5

草地

6

落葉広葉樹(DBF)

7

落葉針葉樹林(DNF)

8常緑広葉樹林(EBF)

9常緑針葉樹林
(ENF)

10裸地

11竹林

12

ソーラーパネル

黒船にはこれが無い!!

新規追加
新規追加

8JAXA HRLULC ユーザーの声（利用目的） 2018年＊ 動物（特に鳥類）生態: イヌワシの生息環境保全 / コウモリの生息域解析 / ロードキルの削減研究 / 周囲の森林が鳥類の分布に与える影響 / 鳥類のポテンシャルマップ作成 / 野生動物が利用する土地環境＊ 植生: 活火山周辺の植生状況の変化 / 生態系サービス評価の基礎データとして利用 / 土地利用が生物の分布に及ぼす影響
評価＊ 災害: 洪水ハザードマップ / 降雨洪水氾濫シュミレーション / 高潮浸水深計算に使用する仮想建物情報 / 災害発生箇所の土地利用状況の判読 / 土地利用と洪水流量の因果関係 / 斜面崩壊の空間分布に関する研究＊ 気象・水資源: 水資源評価 / 水循環シミュレーション / 水文・水質モデルを用いた土地利用変化と気候変動の影響評価 / 北
海道内の水資源および水防災 / アメダス等の地上気象観測地点の周辺の土地利用 / 気象モデルの入力 / 流出解析
＊ 産業利用: 自動運転における走行データのエンリッチ / ゲーム・コンピュータグラフィックスの基盤地図＊ 放射能・放射線: 放射線量減衰と土地の状況の比較 / 河川を介した放射性セシウムの移行状況と、流域の土地利用との関係＊ 複合: 生物多様性と災害との関係 / 八王子市の自然環境や緑被面積 / 植生指標時系列データの解析に利用

9

JAXA HRLULC 日本の作り方

1. 衛星データをたくさん集めて整える。

10

JAXA HRLULC 日本の作り方

2. 「教師データ」を集める。

- 現地調査- 衛星画像判読↓【分類に使用した4時期の光学画像（Sentinel-2） 225×225 pixel】 【GEPro画像 225×225 pixel】
SummerAutumnWinterSpring

True
color

False
color
NDVI

・被雲率が小さいかつ最新の画像・位置精度はGEProに依存

11

JAXA HRLULC 日本の作り方
Water
bodies

DNF

Built-up

EBF

Paddy field Cropland

ENF

Bare

GrasslandBambooforest

DBF

3. 衛星データを各ピクセル毎に仮想的な画像に整形する。
Sentinel-2 L1C B2Sentinel-2 L1C B3
Sentinel-2 L1C B4
Sentinel-2 L1C B5
Sentinel-2 L1C B6Sentinel-2 L1C B7
Sentinel-2 L1C B8
Sentinel-2 L1C B8a
Sentinel-2 L1C B11
Sentinel-2 L1C B12
NDVI
GRVI
NDWI1
NDWI2
GSI
HBQ HH polarization amplitude (ascending; 5x5 Gaussian filter)
HBQ HV polarization amplitude (ascending; 5x5 Gaussian filter)
HBQ VV polarization amplitude (ascending; 5x5 Gaussian filter)

Solar panel

HBQ Pauli: HH-HV polarization amplitude (ascending; 5x5 Gaussian filter)
HBQ Pauli: HH-HV polarization amplitude (ascending; 5x5 Gaussian filter)
HBQ cross-correlation between HH and HV (5x5 window)
HBQ polarimetric entropy (5x5 window)
HBQ total polarization amplitude texture (5x5 window)
UBS HH polarization amplitude (descending; 3x3 look)
UBS incidence angle
AW3D5m DSM
LongitudeLatitude

JAXA研究員 平山颯太

Aut Win Spr Sum

12

JAXA HRLULC 日本の作り方

4. それを用いて人工知能（畳み込みニューラルネットワーク）を訓練する。

3で作った, ピクセ
ルごとの画像水域, 都市, … の確率

JAXA研究員 平山颯太
OS: Ubuntu 18.04; 言語: Python 3; GPUライブラリ: CUDA10.0; 機械学習ライブラリ: tensorflow-gpu 1.14.0, Keras 2.2.4, scikit-learn
0.21.3; 計算・画像処理ライブラリ: Numpy 1.17.3, Pandas 0.25.1, Matplotlib 3.1.1, cv2 4.1.1.26, gdal 2.3.3

13

JAXA HRLULC 日本の作り方
5. 訓練が終わった人工知能で日本全国を分類。
6. 竹林は手強いので, 他に2つの簡略版の人工知能を使って確認・修正。
7. 出来上がった土地被覆分類図を, 訓練された作業者が検品し, 明らかにおかしい部分を手で修正（全体の1%未満）。
8. オリジナル解像度(10 m)ではデータが大きすぎ・多すぎて面倒というユーザーもいるので, 間引いて小さくしたデータも何種類か作る。
9. リリースノートなどを作ってJAXAのサーバーに置いて, ホームページで公開!!!

14

できあがったJAXA HRLULC 日本 v21.11 （富士山周辺）

No.
1

Category
Color
Description
Water bodies

234

Built-up
Paddy field
Cropland

510Grassland
Deciduous
broad-leaved
forest (DBF)
Deciduous
needle-leaved
forest (DNF)
Evergreenbroad-leaved
forest (EBF)
Evergreen
needle-leaved
forest (ENF)
Bare

11

Bamboo forest

678915他のマップと比べてみよう

精度 88.6 %JAXA

精度 75.9 %環境省植生図採石場跡。
今は緑化が進んでいる。

里山保全で有名な「宍塚大池」が無い。

つくば水域

建物水田畑

草原

落葉広葉樹 落葉針葉樹 常緑広葉樹 常緑針葉樹

裸地16精度 94.5 %JAXA

精度 71.8 %国土交通省 国土数値情報
土地利用細分メッシュ

採石場跡。
今は緑化が進んでいる。

河川敷いっぱいまで「川」という定義。
(必ずしも間違いではない)

研究学園都市付近の新しい市街地

つくば水域

人工構造物

水田

畑草地

森林

裸地

17

JAXAは黒船に太刀打ちできているか?
精度 95.6 %精度 85.2 %精度 79.1 %つくば
Esriには勝てる。ESAは手強い。
しかし彼らには「水田」「竹林」「ソーラーパネル」は無い。
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JAXA HRLULC 日本は, そこそこイケてる。
- 黒船に負けない10 m解像度。
- 黒船には無い水田。
- ソーラーパネルと竹林。
- 最近の実情をとらえている。
- 精度良い。12カテゴリ89 %。（1つカテゴリ増やすと精度は1 %くらい落ちても仕方ないと言われる）- ダウンロード・処理が簡単（GeoTiffファイル）

でも, もっと細かく分けられないのか?
樹種とかは?
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土地利用・土地被覆分類図は無限にテーマのある仕事。
… 高解像度・高頻度・多クラス・広範囲・長期（過去・未来）・高精度への挑戦
リモートセンシング技術・機械学習・ビッグデータ等の先端技術が必要。
自然地理・生物多様性・生態学・植生学・気候学・地質学・地形学の知識・知見が必要。
人文地理・農業・林業・工業・都市計画・地域計画の知識・知見が必要。
その地域とそこに住む人や生き物に関心と愛を持つことが必要（民俗学）。

* 多くの地域の人々・多くの分野の専門家と協力してJAXA HRLULCを作っていきたい。

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