衛星観測による稲作農業支援のための水田土壌と生育分布の把握
環境リモートセンシング研究室

1. はじめに3.水田土壌の広域的把握

米の品質向上および維持のための営農指導の一環として，農協では毎年土壌調査、生育調査を実施している。しかし、土壌調査、生育調査には多くの時間と労力が必要であることから，各調査データを面的に広げる技術が求められている。そこで、広範囲の情報取得に優れた衛星データの利用が検討されている。本研究は、土壌調査デー
タ、生育調査データと衛星データとの対応を解析することにより水田土壌状態と水稲生育状態を広域把握するための手法の開発を目的とした。

3.1 使用データ

2. 農地区画データの作成
衛星データから得られる情報は画素単位であるので，衛星データの値を水田の値として把握できるように、IKONOS 衛星を利用して、水田の輪郭を表現した区画データを作成した。これにより対象水田内に含まれる画素の判別が容易となった。農地区画データを図１に示す。

○阿部向井力丸
高橋博明
幸男
厚一義

使用衛星データは 2000/5/30,2003/5/23に撮影された EOS-TERRA/ASTER-VNIR画像である。
3.2 対象地域における土壌の性質
対象地域における土壌分析データ調査地
点は約 340 点である。本研究では、衛星データと対応付ける土壌分析データとして「腐植」を用いた。2000 年，2003 年の腐植の相関図を図２に示す。図２から，腐植は 2000 年と 2003 年でほとんど変化していないことが確認できる。
3.3 研究アプローチ
衛星データから得られる情報は土色情報である。また、腐植は土色に与える影響が大きい1)。そこで、衛星データから水田土壌の土色の情報を把握することにより、土色に影響を与える「腐植」の分布を広域把握できると考えた。このとき、衛星観測時の土壌の条件を一定にするために湛水時の衛星データをした。また、一時期での解析よ3.4 解析結果
統計的分類手法により、衛星データから図 3 に示す土色分類図を作成した。分類クラスを二つに設定した。クラス２に分類された土壌のほうが土色は明るい。次に、赤波長において，土色と腐植の関係を示したものを図 4 に示す。この図から土色の明るい水田は腐植が低いが，土色の暗い水田は腐植が非常にばらついていることが明らかとなった。結果として、衛星データから水田土壌を腐植の低い土壌とそれ以外の土壌に分類可能であるということが明らかとなった。

14122003年腐植（％）

りも、より広域的な把握を行うことを目的として二時期のASTERの合成画像を作成し解析をおこなった。ここで，衛星データとの対応を解析する腐植は 2000 年と 2003年の値の平均値である。

1086420024681012 142000年腐植（％）
図２腐植（％）相関図(c)SPACE IMAGINGIKONOSと農地区画データの重ね合わせ画像
農地区画データ

図１農地区画データ

クラス１
クラス２
図 3 水田土色分類図

して葉令は点データであり、レーダデータから直接葉令を把握することは困難である。
そこで、本研究ではレーダデータと葉令の間に、葉令と非常に相関の高い被覆率を使用する。被覆率を把握することで水稲の生育状態の広域把握を行うことができると考えた。

高高RED BAND

腐植（％） 低低クラス１クラス２

暗土色
図 4 土色と腐植の関係

4.生育分布の広域的把握

4.1 使用データ

明4.3 解析結果
図 8 に RADARSAT と垂直被覆率の関係を示す。図 8 から，垂直被覆率が低い時は，正の相関が確認できるが，垂直被覆率が高くなると RADARSAT の値が変化しないことが確認できる。これは垂直被覆率が垂直使用衛星データは 5 月 22 日、6 月 15 日、方向を観測しているのに対して、
7 月 9 日、8 月 2 日の 4 時期の RADARSATRADARSAT は斜め方向から観測しているデータである。RADARSAT データは天候ことが原因と考えられる。そこで、斜め被に関係なく観測可能であるという特徴があ覆率と垂直被覆率との対応を求めた。図 9る。観測モードはすべて Fine モードである。 に示す。図９から垂直被覆率７０％前後で入射角 43°、空間分解能は約 8m である。 は斜め被覆率はすでに９０％に達しており，使用現地調査データは被覆率と葉令である。 これ以上垂直被覆率が増加しても斜め被覆被覆率とは、単位面積内に占める水稲の割率には変化がないことが確認できる。以上合であり、垂直方向から撮影した垂直被覆から RADARSAT データから被覆率を推定率、RADARSAT データの入射角方向からする場合，垂直被覆率７０％以上は推定で観測した斜め被覆率の二つを使用した。図きないことが明らかとなった。よって垂直5 に垂直被覆率、
図６に斜め被覆率を示す。
被覆率 70％以内にて被覆率推定モデルを
図 7 に１調査地点の垂直被覆率の推移を示作成した。回帰式を図 10 に示す。次に、垂す。これを対象地域内２１点の水田で観測
直被覆率から葉令を推定するモデルを作成した。
した。回帰モデルを図 11 に示す。このモデルをもとに，4 時期の RADARSAT から葉4.2 研究アプローチ
令―被覆率推定図を作成した。例として 6月 15 日の葉令―垂直被覆率推定を図 11 に、水稲の生育パラメータとして最も重要で７月９日の葉令―垂直被覆率推定図を図あるものは葉令である2)。そこで、レーダデ12 に示す。次に検証として、生育調査地点ータから葉令を把握することで生育状態のの垂直被覆率の現地データとモデルから算広域把握が可能であると考えられる。しか出したデータとの比較を行った。結果を図し、レーダデータが面データであるのに対13 に示す。各品種のＲＭＳ誤差を表１に示す。この結果から、この回帰モデルを適用した場合、コシヒカリが他の品種と比較して精度が一番高いことが判明した。これは、生育調査地点の約半数がコシヒカリであることが原因と考えられる。今後、品種の違いを考慮して回帰モデルを作成する必要がある。
二値化画像

撮影画像

5.まとめ

図 6 葉面積被服率（斜め被覆率）

本研究の結果，「水田土壌の把握」では，湛水時の光学センサデータを用いることで腐植の低い水田の把握が可能であり，「水稲生育の把握」ではレーダデータを用いることで重要な生育パラメータである葉令の把握が可能であることが明らかになった。本
研究の手法を用いて現地調査データを広域把握することにより、現地調査データの情報の価値を高めることができると考えられる。

被覆率（％）

806040200
4月29日

6月8日

7月18日
日付

8月27日

図７垂直被覆率の推移

参考文献
1)犬伏和之，安西徹郎：土壌学概論 p56

朝倉書店（2001）
2)農文協編

稲作大百科Ⅲ

基本技術/生育診断 p381,p386 社団法人

RADARSAT画素値

200

農山漁村分化

16012080400協会（1992）

0204060
被覆率(%)

80100

図８RADARSAT と垂直被覆率の関係

斜め被覆率（％）

100

撮影画像

二値化画像

図 5 葉面積被覆率（垂直被覆率）

8060402000204060
垂直被覆率（％）

80100

図９垂直被覆率と斜め被覆率の関係

16200画素値

120

y = 1.2771x + 91.17880

相関係数：0.86
RMS:15.67
T値8.58 > t(0.025)
有意水準0.05%で有意4002040被覆率(%)

60

図 10 垂直被覆率推定モデル作成

8葉令

12160

0y = 0.1093x + 5.28968相関係数：0.93
RMS:0.8
T値24.1 > t(0.025)
有意水準0.05%で有意400204060

垂直被覆率

図 11 垂直被覆率と葉令の関係

葉令（枚） 垂直被覆率（％）(C)DIGITAL GLOBE

80

５６７８９１０１１１２

図 12 6 月 15 日垂直被覆率推定図

０～６６～１５
１５～２４２４～３３３３～４３４３～５２５２～６１６１～７０

葉令（枚） 垂直被覆率（％）
５６７８
９１０１１１２(C)DIGITAL GLOBE

０～６６～１５
１５～２４２４～３３
３３～４３４３～５２５２～６１６１～７０

図 13 7 月 9 日垂直被覆率―葉令推定図

100モデル（％）

806040五百万石
コシヒカリ
こがねもちたかねにしき
千秋楽

2000204060

80

100

現地観測（％）

図 14

現地観測とモデルによる垂直被覆率の比較

表 1 品種別ＲＭＳ誤差RMSE（％）

五百万石 コシヒカリ こがねもち たかね錦 千秋楽
15.2
12.1
13.7
30.522.8