MODIS 画像の低雲頻度領域抽出による作物の植生指標の時系列変化把握
環境リモートセンシング研究室 永嶋 希望

1、背景モニタリングすることができる。対象領域をタイとしたのは、世界有数の米輸出国であり、世界の食糧事情に与える影響が大きいと考えたからである。

現在、リモートセンシング技術は土地被覆状況を知る手段として、広い分野で利用されている。例えば、地下資源の探索、地表表面温度のモニタリング、自然災害による被災状況の把握など、その利用価値は多岐にわた

3、研究実施概要る。なかでも、植生を対象とする農業リモートセンシン

低雲頻度領域を抽出する方法は、小林による既往研究の手法を利用した。

グは代表的な分野である。
農業リモートセンシングとは農地や森林を観測対象とMODIS データの雲領域を判別する手法としては、し、その状況や変化を捉えることで、農業や林業に役立

MODIS-CLOUD-PRODUCT がある。これは、雲領域を MODISてるものである。に搭載される多数のバンドを用いて判別する手法である。

この農業リモートセンシングでは高い時間分解能で植しかし、既往研究者のファリが、分解能 250ｍの生の変化を捉えることが重要な要素となる。しかし、上MODIS-CLOUD-PRODUCT を用い、雲域の解析に用いようとし空の雲の影響によって、時系列的な観測が困難なのが現たところ、雲域の誤判別が多かった。また、分解能 1000m状である。の MODIS-CLOUD-PRODUCT は、より精度が高いと考えられ雲域による影響を低減するために、雲のない領域を合るが、地上分解能が低いため、農地の分析に不向きであ成し、雲の少ない画像を作成する研究は多くある。しかると考えた。このため本研究では、MODIS-CLOUD-PRODUCTし、年間を通して雲の少ない領域を抽出し、その範囲でを使用しなかった。

NDVI の変化を捉えるような研究は少ない。
4、使用データ

既往研究者の小林（2011）は、雲域頻度画像を利用して、高い時間分解能での NDVI の抽出を試みた。雲域頻度

世界有数の米輸出国である、東南アジアのタイ国を対画像とは、MODIS 画像の雲域を１年間分（46 シーン）重象領域とした。データは Terra 衛星の MODIS8 日間コンポね合わせ、各地点の雲に覆われる頻度を表したものであジット画像を使用した。図 1 に対象範囲、図 2 に使用画る。

像例、表１に使用データを示す。

その結果、高い時間分解能で NDVI を抽出することができたが、雨季においてはタイの農地の NDVI を抽出することはできなかった。この要因は、雲域により NDVIが抽出できていないこと、NDVI 抽出領域の設定の際に領域営農パターンの異なる圃場を同一のポリゴン内に含んだことなどが考えられる。

2、目的
既往研究では水田の形にポリゴンを作成し、その中の NDVI 値を抽出した。しかし、この手法だと、低雲頻度領域内というくくりだけでNDVI 抽出領域を設定したため、領域内の土地被覆が統一されず、正確な NDVI が抽出できなかったと考えられる。

よって、本研究ではより正確な NDVI を抽出するため、類似した作付け状態の農地領域を特定し、低雲頻度領域と重ねることによって、的確な植生の生育変化の情報を抽出する方法の開発を目的とした。
この研究を進めることによって、食料供給の安定性を

図 1 対象範囲

1450400350ｍｍ

300250200150100500123456789101112降水量

月月毎平均降水量
図 3 バンコクの年間気温と降水量（2012 年）
6、研究方法海域マスク

図 2 使用画像例

図 4 に研究フローチャートを示す。

（2011 年 161 日目フォールスカラー合成画像）

表１ 使用データ

衛星画像の取得
画像前処理

観測衛星

EOS/Terra （時間分解能は1日）

観測センサ

MODIS （観測幅：2330km）

投影変換

8日間コンポジットの反射率画像
使用画像

対象領域の切り出し（8日間分のデータの雲がないところを合成したもの）

Band1 (0.620～0.670μm) 赤の波長域
バンド

低雲頻度領域の探索

Band2 (0.841～0.876μm) 近赤外の波長域
雲域指標画像の作成

空間分解能250m
2009年1月～12月（46シーン）
閾値の設定

データ取得期間 2010年1月～12月（46シーン）
雲域頻度画像の作成

2011年1月～12月（46シーン）
低雲頻度領域の設定

5、タイの気候
タイ国はインドシナ半島の中央部に位置する、国土面
NDVI抽出領域の探索

積 51.3 万平方 km の国家である。国土の大部分はサバナ
農地領域の設定気候だが、熱帯モンスーン気候、熱帯雨林気候、温暖冬
NDVIの抽出領域の設定

季少雨気候も含む。季節は大きく乾季（5～10 月）と雨季（11～4 月）に分けられ、乾季はさらに寒期（11～2 月）

NDVI値の変化を検証と暑期（3～4 月）に分けられる。図 3 にバンコクの年間気温と降水量を示す。

図 4 研究フローチャート
32317、農地領域の抽出
30

森林が年間を通して高い NDVI を示すのに対し、農地℃29は増減する。よって、時期によって NDVI の変化する領28域が農地領域と想定した。

27

まず 1 年間を 6 時期に分け、各時期中の NDVI の最高26値を示す画像を作成した。図 5 に NDVI 最高値抽出にお2512345678月9101112けるグループ分けを示す。図 5 のグラフは既存研究にお2012年平均気温

ける NDVI 変化である。

月毎平均気温2図 6 に NDVI 最高値画像を示す。これらの画像から2009 年 6 期から 2010 年 1 期、2010 年 6 期から 2011 年
1 期への NDVI の変化が大きいことが判明した。6 期は乾季作の作付け時期で、1 期は乾季作の成長のピークと考えられる。
よって、2009 年の 6 期で NDVI が 0.6 以下、2010 年
1 期で 0.8 以上の領域と、2010 年の 6 期で NDVI が 0.6以下、2011 年 1 期で 0.8 以上の領域をそれぞれ抽出し、足し合わせて、農地領域とした。

2009 年 6 期

2010 年 1 期

2010 年 6 期

2011 年 1 期

次に、農地領域と低雲頻度領域の重複する領域を算出し、これを NDVI 抽出領域とした。図 7 に NDVI0.6 以下の領域と NDVI0.8 以上の領域、図 8 に農地領域、図 9に NDVI 抽出領域を示す。

2期

1期

4期

3期

5期

6期

10.8

NDVI0.6 以下

NDVI0.8 以上

NDVI0.6

図 7 NDVI0.6 以下の領域と NDVI0.8 以上の領域
0.40.2

0050

100

150

200

250

300

350-0.2
2010年

DOY

図 5 NDVI 最高値抽出におけるグループ分け

2009~2010 年の農地領域

2009 年 6 期

2010~2011 年の農地領域

2010 年 1 期

2010 年 6 期

2011 年 1 期

農地領域

NDVI 値0

図60.20.40.60.8

図 8 農地領域

1.0

NDVI 最高値画像

32010 年よりも広い範囲が冠水状態となったことが原因と考えられる。
今回の NDVI 抽出領域の位置を調べたところ、タイ中央部のスパンブリー県に含まれる場所が多いことがわかった。図 12 にスパンブリー県位置、図 13 に NDVI 抽出領域の分布を示す。
全国の灌漑率が約 20％であることを考えると、スパンブリー県の灌漑普及率約 80％はかなり高く、二期作が盛んに行われていることがわかる。収穫量から見ても、全国平均が 2518 kg/ha（2010 年時）なのに対し、スパン
図9

NDVI 抽出領域

ブリー県が 4406kg/ha（2010 年時）と 2 倍近い収穫量を誇っている。

8、NDVI の平均値の抽出したがって、NDVI 抽出領域内の農地は二期作の普及

NDVI 抽出領域内の平均値を算出し、日数に沿ってプ率が高いと考えた。この点から見ても図 10 の NDVI のロットしたグラフを作成した。図 10 に 2009、2010、2011

変化が、二期作のクロップカレンダーと一致したのは妥年の NDVI 平均値の変化を示す。

当といえる。

0.80.70.60.5

NDVI

0.4
0.3
0.20.1

図 12 スパンブリー県位置

0050

100

150

200

250

300

350-0.1
-0.2

DOY

2009年
2011年

2010年

図 10 2009、2010、2011 年の NDVI の変化
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
作付
収穫
雨季作
収穫
乾季作 作付作付

図 11 クロップカレンダー
9、NDVI 抽出結果の検証
1 年間の NDVI の変化をみると 2009、2010、2011 年のグラフは全て、２つの山があることがわかる。図 11 に

図 13 NDVI 抽出領域の分布10、まとめ示したクロップカレンダーとの比較で、50 日目付近の山が乾季作の作物の NDVI の変化、180 日付近の山が雨季乾季作における NDVI 最高値の変化を抽出することで、作の作物の NDVI の変化と判断してよい。

農地領域を特定することができた。

2009 年の 193 日目に急に NDVI が下降しているが、農地領域を低雲頻度領域と組み合わせたことで、乾季

これは 193 日目の画像が特に雲域が多く、作物の NDVI作、雨季作ともに、作物の植生指標の抽出手法を改善すを抽出できなかったためだと考えられる。

ることができた。

2009、2010 年が 300 日目付近で NDVI が 0 近くまで下がるのは、刈り取りの終わった水田が、冠水状態であ参考文献

ると予想した。2011 年では－0.1 まで下がっているが、

1）小林正樹、力丸厚、坂田健太、MODIS データを用いた

この年は大規模な洪水が起きた年であるため、2009、植生の時系列変化把握に関する検討4