リモセンで観る世界の森林状況

沢田治雄
東京大学名誉教授

Word Cloudで一瞥する

世界の森林研究最前線
・最近の世界の森林研究や地球環境研究などを集め、紹介文や論文からワードクラウド（Word Cloud）画像を作って可視化しています。内容を一瞥できます。
・本文は各ワードクラウド画像の下に記した引用元でご参照下さい。
（応用リモートセンシングなど個人的な関心記事も一部含めています。
・また、Word Cloudは、GoogleのColaboratoryを使い、Pythonのwordcloudで自作していますが、詳細は最後のブロックに掲載しています）

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世界の森林問題とは？
現象
●

森林減少
– 伐採– 災害●

森林劣化
– 伐採・採取
– 病虫害

影響
機能消失
●
機能劣化
●
生物多様性
●

生産価値
●
地域環境
●
地球環境
●

対策
森林管理
●
人材育成
●
ｺﾐｭﾆﾃｨ形成
●

社会的理解
●
REDD+
●

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持続的開発目標(SDGs)を支える森林

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全世界の森林情報

FRA2020：世界の森林資源調査
FAOのリモセンの目的●●

2018年の土地利用と土地被覆面積
2000〜2010年および2010〜2018年の期間の土地利用面積と土地被覆の変化●

森林破壊要因特定●

リモートセンシングにおける国の能力育成●

FRA RSSエキスパートのグローバルネットワーク構築

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FRA2020

サンプリング

FRA 2020 RSSは森林地域の変化に関する信頼できる統計を導き出すことを目的としたサンプリング設計に基づいている。 サンプルは等面積の六角形グリッドから描画され、 80階層の層化ランダムサンプリングにより、森林面積の変化の推定値の不確実性を減らしている。
この地図は、世界中の六角形（40ヘクタール）と重心（1ヘクタール）から選択された合計約43万箇所のリモートセンシングサンプルを示す。

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FRA2020の衛星画像解析
2000年

2010年

2018年

各国は、FAOがNASAとGoogleと共同開発したCollect Earth
オンラインプラットフォームを含むリモートセンシングの実践的研修に国の専門家を参加させる。
国の専門家によって収集・解釈されたデータは、FAOの品質管理を受け、サンプルの10％程度が外部専門家によって再確認される
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熱帯林問題残存する最高の熱帯雨林の保護が急務
現在のグローバルな森林観
測は森林の広がりにのみ焦点を当てており、原生林などの構造的状態の重要性を確認できない。
そのため、人類と地球にとって不可欠な生態系を保護する行動に大きなギャップを生み出している。
(Northern Arizona University.,200810113220)

10熱帯林の構造状態指数（SCI)
衛星衛星データを使用して、森林の林冠だけでなく、森林の3次元の構造状態を推定
Google Earth Enginenなどの非常に強力なコンピューティングシステムを組み合わせ、ほぼ地球規模で熱帯林の品質のマッピングを可能にした。
利用可能な最高の地球観測データを統合し、熱帯林の変化状態をマッピングするデータセットを作成した。その結果、最高品質の熱帯林であるのに、正規の保護林に指定されている森林は６.５％にすぎないことを見出した。
SCI: Structural Condition Index)
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４つの戦略の提言
ビッグデータ革命が進化し続けるにつれ、リモートセンシングで計測されたデータを統合して、森林生態系全体の構造、機能、構成をマッピングすることを可能にする。
結果として生じる生態学的に整合性のとれた指標は、国際社会が地球規模の生態学的変化を監視・評価するために使用する「必須の生物多様性変数」として利用推進を図る。
そして、特定の森林を優先的に保護・回復すべき、構造、機能、構成の状態を生態学的整合性の堅牢化により明確化して、提言する(HFP: Human Footprint Index)

12グローバルなマングローブ林消失要因
NASAと地質調査所の共同ランドサットプログラムで、2000年から2016年にかけての地球規模のマングローブ林生息地の変化要因マップが作成された。
マングローブ林は、独特の効率的な炭素吸収源で、全森林面積のわずか３％の被覆ですが、すべて伐採された場合、世界の炭素排出量の最大１０％に相当する可能性がある。

(NASA/GSFC, 2020)13

マングローブ林の消失とその要因
要因カテゴリ
1)居住地
2)農業・養殖
3)非生産的転換
4)異常気象
5)浸食Landsat 5、7、8の画像を使用した機械学習アルゴリズムで、2000年から2016年の間にマングローブの損失の高解像度マップを作成した。その結果マングローブ林の約1300平方マイル（全世界のマングローブ面積の約2パーセント）が失われていた。消失面積の62％は、主に農業と水産養殖による人為的原因によるもので、残りは浸食や異常気象などの自然の原因によるものであった。
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マングローブ林消失要因の傾向
人間活動がマングローブ林消失の主要因だったが、2000年以降減少している。
現在の消失の主要因は、利用可能な生き生きとしたマングローブ林の欠如と効果的な保全イニシアチブの不足である。
マングローブ林の将来の持続可能性は、異常気象と海洋プロセスの激化など地球規模の要因を考慮しなければならない。
個々の損失改善には、過去と現在のストレスを明らかにし、より多くの情報に基づいた効果的な管理作業を支援する必要がある。
人為的損失と将来の気候による損失の考慮は不可欠である。

(Liza Goldberg et al., 2020)

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自然災害

森林火災とリモセン
2020.10.1
NOAA-20-VIIRS(Visible Infrared Imaging
Radiometer Suite)

Cal Fireの報告:-カリフォルニアで2020年にすでに150万ha以上が被災-8000以上の建造物に延焼-少なくとも31人が死亡-10月2日現在、5万人以上が避難指示を受けている

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山火事にあった森の多くは立ち直らない
衛星画像と地上での測定値を使用して、まず火災前の森林の様子を再現した。
次に、現存する幼木の数を数え、年輪を見て、森林がどれだけ回復しているかを評価した。
１９世紀から２０世紀初頭に燃えた地域と比較すると、最近の火災跡地は立ち直っていなかった。
この研究や他の研究は、温暖で乾燥した条件下で、森林の耐火性が大幅に低下したことを明確に示している(U. of Colorado at Boulder, 200902182415)

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火災後の稚樹数の変動予測
ロッキー南部の自然生態系(Kyle C. Rodman,et al., 2020)
空間分解能：60m

19熱帯林における落雷の影響
熱帯地域で年に1億回以上発生する落雷は、森林に大きな影響を与えている。
落雷が毎年約8億2300万本の熱帯樹木を損傷すると推定された。
およそ4分の1の木(多くは大木)が枯死している。
(Evan M. Gora, et al., 200723092749)
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ヨーロッパの森林問題

衛星画像が示すヨーロッパ森林状態の変化
林冠の”非うっ閉部”の高解像度マップを作成した。
3万枚以上の衛星画像を分析し、3600万箇所以上で、大きな木が若木に生育場所を譲ったことを捕らえた。
これは、30年間で、ヨーロッパで17％の林冠が失われたことに相当する(Technical University of Munich, 200915105951)

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1986−2016年ヨーロッパの森林開発
パネルB：被災年／パネルC：深刻度
1）ハルツ国立公園（ドイツ）内および周辺でのカブトムシの発生。
2)ガスコーニュ（フランス）のプランテーションフォレスト。
3）ペロポネソス半島（ギリシャ）での火災

ヨーロッパ全体での被害発生

23小さな面積にも注目
林冠開口部の国別特徴
スウェーデン：最大（平均約2ヘクタール）
ポルトガル：最大数
スイス：最小（平均0.6ヘクター
ル）
ドイツ：平均0.7ヘクタール
イタリア：平均0.75ヘクタール
スペイン：最大の開口部、2012年に1回の火災で17,000ヘクタールが焼失

LANDSATの空間分解能では粗い。
-->

国別対策ではさらに高分解能が必要
242018年のヨーロッパ異常気象
mean growing season air temperature(MGT),

mean growing season precipitation (MGP)

mean vapour pressure deficit (MVPD)

climatic water balance (CWB)(B. Schuldt et al., 200716123000)
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NDVIの比較（2003年と2018年）(B. Schuldt et al., 2020)

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落葉樹林と針葉樹林のNDVI
2003年と2018年の比較(B. Schuldt et al., 2020)27

ヨーロッパの森林被害●

1980年代の森林衰退–●By 大気汚染: 酸性雨、硫黄酸化物、重金属

近年の森林衰退–

By 気候変動

生理学的ストレス変数
高い空間的・時間的解像度

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2018年と2019年の中央ヨーロッパの干ばつをGRACE-Follow-Onで定量化
GRACE-FO衛星による測定
では、中央ヨーロッパの貯水量は季節変動あるが最大で94％減少した(GFZ Helmholtz Center, 200710100924)

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乾燥指数

DI
SM : Soil Moisture
EDO: European Drought
Observatory

Spatial patterns(a) DI‐TWS(b) DI‐SM
for November 2018
and for July 2019 (c andd).
TWS: Total Water Storage

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2018年夏の異常干ばつが中央ヨーロッパの森林に与えた影響
衛星からの地球観測データは、小規模林分の枯死率の追跡にも役立つ。
重要な生態学的および林業関連の空間情報は、そのようなデータから得られる。
どの樹種が大きな影響を受けたのか、いつ、どの場所で被害があり、どこが被害がなかったのか、「そのような観測システムは米国の一部の地域では存在しているが、中央ヨーロッパではまだない」(University of Basel, 200625115913)

31生態観測のためのEnMAP

●

●

●

●

Dedicated imaging pushbroom hyperspectral sensor mainly based on
modified existing or pre-developed technology
Broad spectral range from 420 nm to 1000 nm (VNIR) andfrom 900 nm to 2450 nm (SWIR) with high radiometricresolution and stability in both spectral ranges
Swath width 30 km at high spatial resolution of 30 m x 30 m and off-na
dir (30°) pointing feature for fast target revisit (4 days)
Sufficient on-board memory to acquire 1,000 km swath length per orbit
and a total of 5,000 km per day.
(EnMAP, 2020)
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EnMAPのスペクトル・空間分解能特性(EnMAP, 2020)
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EnMAP活用研究のテーマ●

ハイパースペクトルの多時期データセットを使用した森林型分布のマッピング、高度な分類アルゴリズム、地理データベースとのリンク●

森林バイオマス、地上部炭素量、および成長量の推定●

生化学的および構造的森林パラメーターのプロセスモデルへの導入●

生態系の計測、健康度などの森林パラメーターの抽出、リスク評価●

生態生理学的プロセスに関する化学物質の指標を介した生物季節学的変動把握●

森林の生物指標として機能する光学指標の開発●

多時期・多センサーデータを利用する森林の質の監視手法の開発●

ハイパースペクトル情報の抽出による高度な林業エキスパートシステムの開発(EnMAP, 2020)34

森林の健全度

世界の植生の健康度マッピング
2018年6月、NASAは国際宇宙ステーション(ISS)に搭載した機器
でECOSTRESSミッションを開始
1) 陸域生物圏は水の利用可能性の変化にどのように反応しているか？
2) 日中の植生水ストレスの変化は地球規模の炭素循環にどのように影響するか？
3) 農業用水の消費量の高度な監視と干ばつ推定の改善により、農業の脆弱性を減らすことができるか？
(JPL, 200718000000)

36ECOSTRESSサンプル画像
生成データの空間分解能は70メートルで、地表面の温度と放射率、蒸発散量、水の使用効率、蒸発ストレスが含まれる。 ECOSTRESSは、特定エリアのデータを1日に複数回または数日おきに収集する。 ISSは傾斜した楕円軌道をとるため、特定地の観測時太陽照度はパスごとに異なるが90日周期である。ECOSTRESSは52°Nと52°Sの間でさまざまな時刻にサンプルデータを収集している。

ニュージーランド
Taranaki山の表層
熱画像

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火災発生地周辺の表層温度
カリフォルニア

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ECOSTRESSの展望
ISSに乗って2年目になるECOSTRESSは、熱データの取得を続けている。このデータセットは、気候変化ホットスポットでの水利用効率のしきい値や、日中の蒸発散量に独特のパターンを示すさまざまな植生タイプを明らかにするなど、ミッションの主要な貢献を担っている。
高解像度のデータが増えるにつれて、大量のデータセットを管理することは、ECOSTRESSと将来の地球観測ミッションにとって重要な課題となっている。ミッションチームとデータアーカイブセンター間の緊密なコラボレーションにより、ユーザーがデータに簡単にアクセスして分析できるようにサポートする新しいツールとサービスが共同開発される。

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生物多様性
生物多様性研究の主要タスク−現在の状況を記録−生態系内のプロセスを解明−起こり得る変化や障害を特定
広い領域の長い期間にわたる
信頼性の高いデータが必要(Lauschら、161212084459)

40生態系の３つの多様性指標種

構造機能(Lauschら、2016)41

スペクトル情報の活用(Lauschら、2016)42

カテゴリ分類(ｵﾌﾞｼﾞｪｸﾄ/ﾋﾟｸｾﾙ)vs指標化

どれが適切か？
(Lauschら、2016)43深層学習で森林域外の樹木図作成
サハラ、サヘルに18億本の樹木発見（樹冠面積３㎡以上）［QuickBird-2、GeoEye-1、WorldView-2、WorldView-3衛星で］

DL: Deep Learning(M. Brandt, NASA/Goddard Space FlightCenter, 201016132015)44

森林の3次元構造情報

植生の垂直構造の定量化
航空機搭載レーザースキャンデータの画像化
マングローブ林

フラックスタワーサイト(A. Lausch et al, 2016)46

様々なスケールでの植生の垂直構造

GEDI-3D-LiDAR

ジャイロコプター

UAV(A. Lausch et al, 2016)47

レーザーで世界最大の木のバイオマス計測(M. Disney et al., University
College London, 201015084517)

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JEDI とMOLI

50

CADAF

アマゾン熱帯林炭素動態計測プロジェクト

ICESat/GLASによる森林構造計測
GLAS data on GLA01 (L2A-L3I, 20032007),2,766,061
points570m

Data archive was set up in2013!

40~Mean relative forest height（0.5 degree mesh）

GLASを利用したアマゾン林冠高マップ(RH100 and RH50)
RH100

RH50

540~

（JAXA・境澤、2020)
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(JAXA・境澤, 2020)55

森林保全からリモセンへの期待
1.生物種の分布と量の把握
2.生物種の動きとライフステージ観測
3.生態系プロセス観測
4.気候変動観測
5.タイムリー観測
6.保護地域監視7.生態系サービス評価・監視
8.保全効果監視・評価
9.農業・水産の拡大と土地利用変化
10.生態系劣化・減少の要因監視(Robert A. Roseら,141117125607)

56リモセン情報をプロセスモデルへ
時期

I

時期

プロセスモデル

II

予測

予測

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終わりに

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終わりに

テレビで自然を観ると幸福感を後押しする
Dr. N.L.Yeo/UNIV. Exter, 201013190803

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