Laguna (2013) 20: 1-11

ISSN 2185-2995

可視・近赤外多波長反射率を用いた
汽水域有機・無機 SS および Chl-a のリモートセンシング
1

2

2

2

岡本航 ・古津年章 ・下舞豊志 ・三瓶良和 ・瀬戸浩二

3

Remote sensing of organic and inorganic SS, and Chl-ain brackish water region using VIS/NIR multi-band reflectances
Wataru Okamoto1, Toshiaki Kozu2, Toyoshi Shimomai2 ,Yoshikazu Sampei2 and Koji Seto3
Abstract: A study of the remote sensing of suspended solids (SS) and Chlorophyll-a (Chl-a)
in a brackish lagoon area (specifically Lake Shinji) is conducted using multi-band reflectances
observed by Visible-NIR spectroradiometer and in-situ water samples. Since the composition of
SS in this area is generally complicated, Organic-SS (OSS) and Inorganic-SS (ISS) are separately
estimated. In addition, Chl-a estimation is simultaneously attempted by considering its usefulness
as an indicator of water quality in this lake. Empirical relations connecting reflectance at multiple
wavelength bands to OSS, ISS, or Chl-a are established, from a total of 29 in-situ observation cases
consisting of spectroradiometer data, Compact-CTD (to measure Chl-a concentration), and water
sample data. First, considering the existing and/or future hyper-spectral satellite sensors such as
Hyperion on the EO-1 satellite, it is assumed that a maximum of 41 wavelength bands ranging
from 400 to 800 nm can be used. To optimize and reduce the number of observation bands, the ISEPCR method is used. Sufficient accuracies are obtained when 7 to 14 bands (10 nm bandwidth)
are used for the estimations of these three water quality parameters. Next, the use of existing and/or past satellite sensors specifically Landsat-5/TM is considered, and accuracies are evaluatedusing the same in-situ observation data. In this case, only 3 bands (Band 1, Band 2, Band 3) areused. Empirical equations are obtained from the TM-simulated spectroradiometer data using the
PCR method. Although the accuracy is significantly degraded (Relative RMSE about 30%) incomparison to the above-mentioned hyper-spectral case, it is concluded that "rough" estimationsof these water quality parameters are still useful. Finally, a case analysis is attempted using an
actual TM observation scene on November 3, 2000, around Lake Shinji. This scene is selected tobe the same as that used in a recent study to estimate the “origin” of SS to evaluate the consistency
between the two results, i.e. between the estimates of “origin” and the “concentration” from thepresent study. The results of this case analysis are found to be generally encouraging.
Key words: suspended solids, chlorophyll-a, spectroradiometer, Landsat-5/TM.
1

日亜化学工業株式会社 Nichia Corp. 491 Oka, Kaminaka-cho, Anan-shi 774-8601, Japan2

島根大学大学院総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Shimane-University, 1060 Nishikawatsu-cho,
Matsue 690-8504, Japan3

島根大学汽水域研究センター

Research Center for Coastal Lagoon Environments, Shimane University

受付日：2013 年 3 月 1 日，受理日：2013 年 6 月 25 日

1

岡本航・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

1．緒は あ る (Gardner et al.，1989; Cerco et al.，2013) が，筆者らの知る限り，宍道湖・中海においては，OSS と言

ISS を区別して測定，評価した例は存在しない．

島根鳥取両県に跨る宍道湖及び中海は日本有数の水中の SS が増加すると，可視・近赤外域の波長帯では反射率が増加し，その中に Chl-a を加えると，反汽水域であり，近年流れ込む栄養塩の供給過多によって富栄養化し，赤潮やアオコが頻発するようになってきた ( 島根県，2012)． このような現象は，この水域における水質環境異常の頻発を示唆しており，景観や射率が低下し，中でも 680 nm 付近の反射率は Chl-aの吸収帯の存在によって反射率が低下し，700nm 付近

悪臭などに加えて貧酸素化などの被害に繋がることも考えられる ( 日本水環境学会，2006)．そのため，更の反射率は “ ピーク ” 状になるなど，反射スペクトルは複雑な波長特性を示す (Han，1997)．宍道湖の表なる水環境観測の充実が重要視されている．これま層 SS は通常，大雨，強風など特別な気象イベントがで汽水域の水環境の把握には，船舶や定点による観

ない限り，「湖中のプランクトン起源」が多くを占めると考えられている ( 三瓶 私信，2013)．この場合，OSS

測が行なわれてきたが，広域で時間的，空間的な変動の激しい汽水域ではその観測にも限界がある．そこ

濃度と分光反射スペクトルの関係が，Chl-a 濃度と分光で，人工衛星などを用いて，観測対象に直接触れるこ

反射スペクトルの関係に類似することになる．

となく広域なデータを同時に取得することができるリ

本研究では，宍道湖及び中海を観測サイトとし，分

モートセンシング技術を用いた水質観測が有効で，活光放射計による水域の反射率測定，水サンプルの採取 ( 分析器により OSS，ISS 濃度を導出 )，Compact-

用が期待されている．このような要求に対し，これまでのリモートセンシング技術を用いた汽水域の観測研

CTD による Chl-a 濃度測定を行った．それらのデー

究では，観測対象として光の反射に直接関係するパラメータである懸濁物質 (SS: Suspended Solids) や濁度，タを用いて，可視・近赤外の多波長反射率が測定できるハイパースペクトルセンサ観測を想定した OSS，
ISS，Chl-a 濃度の推定シミュレーションを試みた．さクロロフィル a (Chl-a: Chlorophyll-a) 濃度推定が試みられてきた ( 作野ほか，2004; 山本ほか，2007; 作野・らに，大森ほか (2012) において起源推定に使用された，Landsat-5 搭載 TM センサによる推定シミュレー

松永，2008)．また最近では，リモートセンシング技
術を用いて霞ヶ浦における Chl-a と植物プランクトン

ションも行った．求めた推定式を使用して，起源推定

を 含まない SS (NPSS: Non-Phytoplankton Suspended
Solids) の推定手法の開発 (Oyama et al.，2009) や，宍の結果との整合性の確認の目的も含めて，大森 (2012)が使用した 4 つのシーンのうち，河川からの流入水が顕著な 1 シーンについて OSS，ISS，Chl-a 濃度推定の

道湖・中海における SS の起源推定手法の研究 ( 大森ほか，2012) が行われている．

事例解析を試みた．

Chl-a は植物プランクトン中の葉緑素のひとつで，多くの植物プランクトンに含まれているため，その濃2． 観測方法および OSS・ISS・Chl-a 推定方法

度は，水中に存在する植物プランクトン濃度の定性的指標として用いられる．汽水域では，濁りの原因である SS の起源としては，主に「湖中の植物プランクトン

2. 1

起源」
，
「河川からの流入起源」，「湖底からの巻き上
3
げ起源」の つが存在し，各起源によって，プランと中海の間に位置する大橋川，中海に流入する朝酌川，および宍道湖西部の斐伊川河口で 29 回行った．

クトンや陸上植物の有機成分に由来する有機懸濁物
質 (OSS: Organic SS) と無機懸濁物質 (ISS: Inorganic

現場観測では，分光放射計による水面からの分光反2012)． OSS と ISS の合計が SS となる．河川からの濃度測定を行った．Compact-CTD では，470 nm の
LED を発光させ，640 〜 680 nm での蛍光強度を測

現場観測とそのデータ処理
現場観測は，2007 年から 2011 年にかけて宍道湖

射率，バケツ採水による水サンプル取得，JFE アド
バンテック社 Compact-CTD (ASTD687) による Chl-a

SS) の比率が異なることが示唆されている ( 大森ほか，流入する SS は ISS の土砂であることが多いが，宍道
湖及び中海では，陸上起源の OSS が河川流入によっ定する．蛍光強度は，ウラニン換算濃度 (μg/l) として汽水域に運搬され，濁りの原因となる場合が存在するため，SS を OSS と ISS に区別し，Chl-a を加えたて出力される．

濃度推定が水質環境のより詳細な理解のために有用

使 用 し た 分 光 放 射 計 は，Ocean Optics 社 のUSB2000+ である．この機器は 340 nm 〜 1024 nm

であると考えられる．これまで，米国などにおいて，沿岸域の水質を，OSS，ISS 分離により解析した研究の範囲の分光放射輝度に比例するカウント値 ( 以下
カウント値 ) を波長分解能 0.37 nm 〜 0.39 nm で測2

社 Compact-CTD (ASTD687) による Chl-a 濃度測定を行なった．Compact-CTD では，470nmの LED を発光させ，640〜680nm での蛍光強度を測定する．蛍光強度は，ウラニン換算濃度 (µg/l) として出力される．
使用した分光放射計は，
Ocean Optics 社の USB2000+である．SS
この機器は340nm~1024nm
可視・近赤外多波長反射率を用いた汽水域有機・無機
および Chl-aのリモートセンシングの範囲の分光放射輝度に比例するカウント値 (以下カウント値) を波長分解能 0.37nm〜法を採用した．
定可能で，これを以下の式から反射率に変換した．
0.39nmで測定可能で，これを以下の式から反射率に変換した．
水サンプルは濾過，乾燥させて，まず SS 濃度をy(1)求めた．その後，CNS 元素分析装置を用いて得た(1)
R = × 0.014 × 100
x
水 1 リットル中の炭素や窒素、硫黄などの重量か
R は反射率[%]，yは水面のカウント値，xは2%反射板の場合のカウント値,
0.014 は，R は反射率 [%]，y は水面のカウント値，x は 2 %ら OSS と ISS の量を求めた．
具体的には以下の手
2%反射板の使用波長域における校正値(1.4％)
である．なお，カウント値はそれぞれ，分順で求めた．
反射板の場合のカウント値，0.014 は，2% 反射板(1) 乾燥させたガラス繊維フィルタの使用波長域における校正値(1.4%)
である．なお，光放射計内部の暗電流 (微小なカウント値) を 0 にするように補正を行なっている．
また， ( 濾紙 GF/F) を用いて水サンプルを濾過し，乾燥させる．乾燥後のカウント値はそれぞれ，分光放射計内部の暗電流分光放射計自体の分光放射データは，約 0.38nm 毎に得られるが，隣り合う波長のデータ
重量と乾燥濾紙のみの重量の差から SS の重量を求( 微小なカウント値 ) を 0 にするように補正を行っはほとんど独立性がないので，400nm〜800nm を，10nm 間隔の 41 バンドに変換して (例ている．また，分光放射計自体の分光放射データは， める．これを，水サンプ ル 1 リットルあたりに換
えば，400nm
は，395nm〜405nm の平均を意味する)，データ処理に用いた．
算すれば，SS 濃度 (mg/l) が求められる．
約 0.38 nm 毎に得られるが，隣り合う波長のデータ
分光放射計の視野角は±25 度であるが，余裕をみて，±45400 nm 〜 800 nm を， (2) SS度程度の範囲内に水面からの付着した乾燥濾紙を粉末状にし，既知 SSはほとんど独立性がないので，
10 nm 間隔の 41 バンドに変換して ( 例 えば，400
量の粉状サンプルを作成する．更に塩酸処理によりの反射率に誤差を生じさせるような障害物が存在しないように，観測条件を設定した．まnm は，395 nm 〜 405 nm の平均を意味する )，デー
無機炭素を除去する．
(3) CNS 元素分析装置によって，この試料中の有機タ処理に用いた．
4
炭素，全窒素および全硫黄濃度を求める．この結果
分光放射計の視野角は± 25 度であるが，余裕をとプランクトンのレッドフィールド比 ( 重量比で，みて，± 45 度程度の範囲内に水面からの反射率に
O:C:N:Si=113:42:7:15) ( 西 条・ 三 田 村，1995; 原 島，
誤差を生じさせるような障害物が存在しないよう
2008)
を用いて，O と Si の重量を算出する．これらに，観測条件を設定した．また，センサの指向角度の重量を合計して，分析に用いた試料中の OSS 重は基本的に鉛直としたが，太陽光の入射角によって量を求める．
は，水面からのフレネル反射がサングリントを生じ(4) 上記で求めた OSS 重量を水 1 リットル当りに換させる場合がある．サングリントの発生角度は観測
算し，OSS 濃度を求める．最後に，手順 (1) で求め
時刻により異なるので，それを避けるため，適宜，ISS 濃度とする．
た SS 濃度から OSS 濃度を差し引き，
鉛直方向からセンサ指向角度をずらせて観測した．
なお，植物プランクトンのレッドフィールド比によ分光放射計で観測される反射率は，水面からのり OSS 重量を求める方法は，陸上植物起源の OSS
反射光と水中の SS からの反射光の両者によるもの
が支配的な場合に誤差要因となるが，宍道湖・中海であり，水面反射の寄与が大きいと，SS 濃度を反では，多くの場合プランクトン起源の OSS が支配射率から推定するときの誤差 要因となる．厳密な的であることが経験的に知られているので，ここで水面反射率の評価は，水面粗度や大気光成分の寄与などが関係し，大変複雑な問題である ( 沖ほか， は上記の手法を用いた．
1996)．Fukushima et al.(1998) は，670 nm よ り 長 い
波長においては SS からの反射はほぼ無視できる， 2. 2 衛星搭載センサとそのデータ処理概要
本研究における事例解析で使用した衛星データという仮定を用いている．この場合，衛星で観測さは，米国 NASA より 1984 年 5 月 1 日に打ち上げられる反射率は，大気・エアロゾル，水面反射の寄与れた地球資源リモートセンシング衛星 Landsat-5 にのみとなる．分光放射計観測では大気の影響は無視
搭載された TM (Thematic Mapper) センサ ( 宇宙技できるので，水面反射の寄与のみと考えられる．た術開発 ( 株 )，2013) によるものである．TM は，可だし汽水域では，外洋に比べて SS 濃度が高く，そ
視域から熱赤外域 に 7 バンドの観測波長帯を持ち，の仮定が成り立つかが問題である．しかし我々が30 m の空間分解能 ( 熱赤外は 120 m)，観測幅 185行った分光放射計観測によると，SS が 20 mg/l 以上
km という性能を持ち，主に水色や土壌，植生のモと大きい場合を含むデータの統計解析結果 (700 nm
ニタリングに使用される．
〜 850 nm) でも，730 nm より長い波長では，SS や
Chl-a の変化に対する反射率の応答はほとんど見ら
本研究では，多波長観測のできるハイパースペ
クトルセンサ ( 例えば，米国が 2000 年に打上げたれなかった．この結果より，今回は，可視域からEO-1 衛星搭載の Hyperion センサ程度の観測波長数
850 nm 付近まで，水面反射による反射率はほぼ同(427 nm 〜 702 nm で 28 波長 ) か，それ以上の波長
じと考えて，850 nm 付近 (830 nm 〜 870 nm の反射数を持つもの ) を想定したシミュレーションをま率を平均 ) の反射率を，観測反射率から差し引く手
3岡本航・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

ず行った．次に TM センサの可視域から近赤外域の Band1 (450 nm 〜 520 nm)，Band2 (520 nm 〜 600nm)，Band3 (630 nm 〜 690 nm) の 3 バンドを用いた衛星観測を想定し，分光放射計で測定した反射率を
TM のバンドに対応させて OSS，ISS，Chl-a 濃度推
定シミュレーションを行なった．
本論文において，“ シミュレーション ” とは，分光放射計で観測した反射率を，リモートセンサで観測されたものと考え，推定目的の物理量 (OSS など )を複数の波長の反射率により推定する実験式 ( 推定
式 ) を作成し，その精度を評価することを意味している．ただし，ハイパースペクトルセンサ想定のシミュレーションでは，後述する ISE-PCR 法によ

説明変数を持つ． 説明変数の中には回帰式に悪影響を及ぼす変数が存在する可能性があり，この変数を行なわないため，求まる推定式は，複雑かつ必ずしも推定精度がを取り除く必要がある．そこで，そのような場合に回現場観測に用いた分光放射計では，10nm法の波長幅に平均後でも4
適切な推定式を求めるために，ISE-PCR(Iterative

Stepwise Elimination-PCR method) を用いた．この方
説明変数の中には回帰式に悪影響を及ぼす変数が存在する可能性が法は大森ほか (2012) で使用された ISE-PLS 法と類除く必要がある．そこで，そのような場合に適切な推定式を求め似であるが，目的変数がひとつである点が異なる．
(Iterative Stepwise Elimination-PCR method) を用いた．この方法は大
この手法は PCR 法を計算する度に重み付けされれた ISE-PLS 法と類似であるが, 目的変数がひとつである点が異なた回帰係数の小さい変数 Zi を順次削除し，各 PCR
この手法は PCR 法を計算する度に重み付けされた回帰係数の小法の計算で得られるクロスバリデーション(CV) にし，各(CV)
RMS 法の計算で得られるクロスバリデーション
おけるPCR
誤差 (RMSECV) が最も小さい場合の回帰式を使用する．Ziは以下の式で表される．
(RMSECV)が最も小さい場合の回帰式を使用する．Z
i は以下の式で

b s
Zi = V i i∑ bj s j

り，10 nm 間隔の平均処理された 41 波長から最適波長を選択していく手法を採用したので，必ずしもHyperion の波長に一致しているわけではない．しか(i, j = 1,2,3,⋅ ⋅ ⋅, V )

(2)

j =1

し，別途 Hyperion の波長にあわせたシミュレーショ

bi，bは説明変数の個数である．
bi，bj
j は回帰係数，si，sj は標準偏差，Vは回帰係数，si，sjは標準偏差，V
は説明変ンを行ったところ，ほとんど同程度の精度が得られ数の個数である．
PCR 法及び ISE-PCR 法は非常に計算が複雑であるため，統計解析
PCR 法及２び ISE-PCR 法は非常に計算が複雑で言語を用いて解析を行なった．

た (3.1 に記 述 ) ．
2. 3

あるため，統計解析プログラミング言語 R 言語を

OSS, ISS, Chl-a 濃度推定のための主成分回帰用いて解析を行った．

および ISE-PCR 法

従来の水質パラメータ推定には重回帰分析が主流

3．結で，スペクトル上の特徴的なピークなどを説明変数

３．結果

果

3.1 ISE-PCR による推定式作成結果とその精度評価
として選択するなど，主観的な説明変数の選択が3.
1 ISE-PCR による推定式作成結果とその精度評価
分光放射計で観測した400nm~800nm の反射率を 10nm 毎に平均行なわれてきた．しかし，説明変数として選択しな
分光放射計で観測した 400 nm 〜 800 nm の反射と前章で説明した方法で導出した OSS，ISS，Chl-a 濃度 29 サンプ
かった変数の情報の欠落や，説明変数である反射率率を 10 nm 毎に平均した 41 波長分の反射率と前章法により不要な変数を削除しながら推定式を求めた．図 1 に縦軸をの間に高い相関がある場合，回帰分析の信頼性を低で説明した方法で導出した OSS，ISS，Chl-a 濃度
定値，横軸を現場観測値として，それぞれ(a) OSS，(b) ISS，(c) Ch
29 サンプルを用いて，ISE-PCR 法により不要な変下させてしまう多重共線性の問題が生じる．本研究1 (a) に求めた推定式と(b)に現場観測値と推定値の相関係
1 に縦軸を求では 400 nm 〜 800 nm を 10 nm 毎に平均化した 41 布図，表数を削除しながら推定式を求めた．図
波長分の反射率を使用するため，多重共線性の発生 用波長数を示す．推定式中のめた推定式による推定値，横軸を現場観測値として，
Rx は中心波長 x [nm]の反射率 R [%]をOSS，(b) ISS，(c) Chl-a 濃度の推定結する可能性が高いと考えられる．
それぞれ(a)
表中の変動率 (Relative RMSE) は現場観測値の最大値と最小値のそこで，本研究では説明変数に反射率を主成分分果の散布図，表 1 (a) に求めた推定式と (b) に現場
合で，実用性の尺度とした．この結果，OSS，ISS，Chl-a いずれの
析し，互いに独立な変数とした主成分スコアを使用
観測値と推定値の相関係数，RMSE，変動率，使 用後まで削減することができ，十分な精度でハイパースペクトルセン
して重回帰分析を行う，主成分回帰 (PCR:Principal
波長数を示す．推定式中の Rx は中心波長 x [nm] のComponent Regression) 法を用いて推定式を求めた． とが判明した．
反射率 R [%] を表す．
PCR 法は本研究のようなスペクトルなどの各変数
表中の変動率 (Relative
は現場観測値の最
なお，分光放射計を10nmRMSE)
毎に平均した41 波長のうち，Hyperio
RMSE の割合で，実用間の相関が高く，説明変数の数が多い分析において 波長のみを用いて大値と最小値の差に対するISE-PCR 法により求めた推定式を用いた場合のR有効である (Kawamura et al.，2010)．バンド数の少性の尺度とした．この結果，OSS，ISS，Chl-a いず
Chl-a でそれぞれ 2.09 mg/l，2.19 mg/l，2.31 µg/l と，表 1 に示した結ない Landsat-5/TM のデータ処理では，この方法をれの場合も波長は 10 波長前 後まで削減することがに低下する程度の精度であった．
用いて推定式を求めた．
でき，十分な精度でハイパースペクトルセンサ応用
ここで，表 1 に示した推定式について定性的な考察を試みる．ましかし，ハイパースペクトルセンサでは波長数が可能であることが判明した．
10 nm 毎に平均した41 波長の吸収波長に相当する
430 nm で係数が負になり，Chl-a( 説明変数 ) が多く，PCR 法は変数選択を行なわな は，Chl-a
なお，分光放射計をいため，求まる推定式は，複雑かつ必ずしも推定精のうち，Hyperion の 28 波長に対応する波長のみを度がよくない．例えば，今回現場観測に用いた分光
用いて ISE-PCR 法により求めた推定式を用いた場
7放射計では，10 nm の波長幅に平均後でも 41 個の合の RMS 誤差は，OSS，ISS，Chl-a でそれぞれ 2.09
4

図 1 岡本航 他
可視・近赤外多波長反射率を用いた汽水域有機・無機 SS および Chl-a のリモートセンシング
40(a) OSS
30
20
Perfect
estimation line

10(b) ISS

Estimated ISS [mg/l]

Estimated OSS [mg/l]

40

30

20

Perfect
estimation line

10

0

0

0

10

20

30

40

0

Observed OSS [mg/l]

20

Estimated Chl-a [µg/l]

10

20

30

40

Observed ISS [mg/l](c) Chl-a15

10Perfect
estimation line

5

0
0

5

10

15

Observed Chl-a [µg/l]20

図 1 ISE-PCR 法を用いた OSS，ISS，Chl-a の現場観測値と推定値の散布図．
(a) OSS, (b) ISS, (c) Chl-a.

Fig. 1 Scatter chart of observed and estimated OSS,ISS and Chl-a using ISE-PCR method.
(a) OSS, (b) ISS, (c) Chl-a.

mg/l，2.19 mg/l，2.31 μg/l と，表 1 に示した結果

種類によって光吸収度が微妙に変化することが，推定式に影響しているものと思われる．最後に ISS 濃と同程度か，
わずかに低下する程度の精度であった．
ここで，表 1 に示した推定式について定性的な度の推定式は，530 nm 〜 690 nm の範囲で同程度の大きさの係数が正負両方現れている．もし SS の主考察を試みる．まず OSS 濃度の推定式では，Chl-aの吸収波長に相当する 430 nm で係数が負になり，な成分が ISS である場合は，Chl-a などによる吸収・蛍光の影響が少なく，570 nm 〜 700 nm 程度の波長

Chl-a の反射が大きい緑付近 (540 nm) と蛍光波長に近い 700 および 710 nm ( 沖・安岡，1996) で正になっている．これは，OSS が主に植物プランクトン由来

範囲で，ISS 濃度の増加とともに単調に反射率が増加すると考えられる ( 大森ほか，2012)．しかし今回のケースが多かったことを示唆している．Chl-a 濃の推定式は，OSS も混在した中から ISS 成分だけを度の推定式は，波長数が多く複雑ではあるが，青波
長域 (470 nm 以下 ) の負の係数，690 nm 〜 710 nm抽出するために，このような式になったものと思わ付近の正の係数が比較的大きいのは，Chl-a の吸収-4-および蛍光波長に対応すると考えられる．しかし，590 nm 〜 650 nm の波長帯は，Chl-a と Chl-b の比

れる．
3. 2

PCR による Landsat-5/TM 用推定式作成結果とその精度評価
前述したように，ハイパースペクトルセンサを

較的弱い吸収領域が重複しており，プランクトンの5表 1 岡本航 他

岡本航・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

表1

表 1 岡本航 他

ISE-PCR 法による OSS，ISS，Chl-a 推定結果．(a) 推定式，(b) 相関係数，RMSE，変動率 (Rel. RMSE)，使Equation

用波長数．
2 R430 + 4.31R540− 2.101Results
R620 − 1of.97
R630
estimationof OSS, ISS and Chl-a using ISE-PCR method. (a) estimate equation, (b) correlation
Table
RMSE,
relative(Rel. RMSE), and the number of wavelengths used.
− 1.86 Rcoefficient,
R710RMSE+ 3.38640 + 2.22 R
700 + 3.75

2 R530 + 14.03R550 − 13.34 R580 − 10.20 R590 + 13.20 R600 + 10.86 R610 + 6.33R620(a)Equation+ 10.48 R630 − 11.60 R650 − 4.99 R660 − 9.77 R 680 + 5.65 R 690 + 8.54
OSS OSS = −4.42 R430 + 4.31R540 − 2.01R620 − 1.97 R630
21R400 − 0.52 R440 − 0.42 R450 − 0.33R460 − 0.23R470 + 0.07 R590 + 0.08 R600
− 1.86 R640 + 2.22 R700 + 3.75 R710 + 3.38
[mg/l]
8 R610 + 0.08 R 630 + 0.09 R640 + 0.09 R 650 + 0.16 R690 + 0.23R700 + 0.29 R710 + 6.27
ISS = −11.52 R530 + 14.03R550 − 13.34 R580 − 10.20 R590 + 13.20 R600 + 10.86 R610 + 6.33R620
ISS[mg/l]+ 10.48 R630 − 11.60 R650 − 4.99 R660 − 9.77 R 680 + 5.65 R 690 + 8.54

Chl-a

Chl-a = −1.21R400 − 0.52 R440 − 0.42 R450 − 0.33R460 − 0.23R470 + 0.07 R590 + 0.08 R600
+ 0.08 R610 + 0.08 R 630 + 0.09 R640 + 0.09 R 650 + 0.16 R690 + 0.23R700 + 0.29 R710 + 6.27[µg/l](b)

Corr. Coef.

RMSE

Rel. RMSE Number of wavelengths

OSS

0.95

2.09mg/l

6.05%

7

ISS

0.97

1.82mg/l

7.28%

12

Chl-a

0.89

2.11 µg/l

14.11%(b)

Corr. Coef. 14 RMSE

OSS

0.95

ISS

0.97

Chl-a

0.89

Rel. RMSE Number of wavelengths

2.09mg/l

6.05%

71.82mg/l

7.28%

12

2.11 µg/l

14.11%

14

想 定 し た OSS，ISS，Chl-a 濃 度 推 定 の 可 能 性 をISS，(c) Chl-a のシミュレーション結果の散布図を示唆することができた．次に，バンド数の少ない
Landsat-5/TM による観測の可能性検討を試みるた示す．また，求めた推定式及び推定式による推定値と現場観測値の相関係数，RMSE，変動率を表 2 にめのシミュレーションを行なった．更に次節で述べ示す．また，事例解析は宍道湖を対象としたため，大橋川のデータ 18 サンプルと宍道湖に流入する河るように，ここで得られた推定式を用いて，同じく
Landsat-5/TM データを用いた SS の起源推定の行川である斐伊川のデータ 2 サンプルの合計 20 サン

なわれたシーン ( 大森，2012) の一つにおいて OSS，
ISS，Chl-a 濃度推定を行ない，起源推定の結果とプルを使用した．シミュレーション結果より，変動率が 30% 程度であり，高精度による推定は困難であるが，「高濃度」，「中濃度」，「低濃度」といった3 段階の大まかな推定は可能であると判断された．

の整合性を確認することを目的とした事例解析を行った．
事例解析に用いた推定式は，2.1 で述べた現場観測における分光放射計観測から得られた反射率を
TM の Band1，Band2，Band3 の波長分解能 ( 60 〜

3. 3

Compact-CTD からの Chl-a，水サンプル解析からの25 分 (JST) に Landsat-5/TM により観測されたシー

TM による事例解析結果

80nm) の間で平均した “ 模擬 ” TM 観測反射率と，事例解析に用いたシーンは図 3(a) 宍道湖の True
Color 画像に示すような，2000 年 11 月 3 日 10 時

OSS および ISS 濃 度との関係を PCR により求めたンで，西側に多くの SS が存在しており，河川からものである．本来は，TM データと現場観測値から流入した濁りであると推測できる．これは，宍道湖
西側から流入し，全河川流入の 70 % を占めると言推定式を求めるべきであるが，同期観測データが存われる斐伊川 ( 高安，2001) の流域において，観測日の 1 〜 2 日前に，2 日間で約 110 mm の降水があっ在しないため，今回は分光放射計による推定式を用いた．なお，上記の模擬 TM データを作る際，簡-2-たこと ( 気象庁，2013) によると考えられる．図中の◎は宍道湖湖心水質観測所 ( 国土交通省，2013)

略化のため，TM の波長応答関数は考慮せず，上記の波長分解能の間の単純平均値を用いた．
図 2 に，縦軸をシミュレーションによる推定値，の位置を示す．

横軸を現場観測値として，それぞれ (a) OSS，(b)大森ほか (2012) による起源推定結果によると，同-2-

6

可視・近赤外多波長反射率を用いた汽水域有機・無機 SS および Chl-a のリモートセンシング

表 2 Landsat-5/TM シミュレーション用に求めた推定式とその精度．
Table 2 Estimate equations and their accuracies for Lansat-5/TM simulation.

表 2 岡本航 他

Equation

Corr. Coef.

RMSE

Rel. RMSE

OSS

OSS=-6.59B1+9.85B2-4.80B3-0.45

0.67

5.49mg/l

34.88%

ISS

ISS=-1.69B1+0.05B2+4.49B3+2.22

0.79

3.60mg/l

24.19%

Chl-a

Chl-a=-5.60B1+7.48B2-5.39B3+2.77

0.63

3.10 µg/l30(a) OSS
Estimated ISS [mg/l]

30
20Perfect
estimation line

10(b) ISS

20

10
Perfect
estimation line

0

0
0

10

20

30

Observed OSS [mg/l]

0

40

10

20

30

Observed ISS [mg/l]
20(c) Chl-a
Estimated Chl-a [µg/l]

Estimated OSS [mg/l]

4034.74%

図 2 岡本航 他

15

Perfect
estimation line

10
5
0
0

5

10

15

Observed Chl-a [µg/l]
図 2 Landsat-5/TM シミュレーション結果の散布図．(a) OSS, (b) ISS, (c) Chl-a．
Fig. 2 Scatter chart of result of simulation for Landsat-5/TM. (a) OSS, (b) ISS, (c) Chl-a.

-37

20

岡本航・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

ISS [mg/l]

湖心観測所(c) ISS(a) 宍道湖 True color画像

Chl-a [µg/l]

OSS [mg/l](b) OSS(d) Chl-a

図 3 Landsat-5/TM 観測データを用いた OSS，ISS，Chl-a 推定結果 (2000 年 11 月 3 日 )．
True color 画像中の◎は宍道湖湖心水質観測所の位置．

(a) 宍道湖 True color 画像 , (b) OSS, (c) ISS, (d) Chl-a.
Fig. 3 Result of estimation of OSS, ISS and Chl-a using Landsat-5/TM observation data (November

3, 2000). The “orange-colored” circle in true color image shows the location of the Lake Shinji
central water-quality observatory.

(a) True color image of Lake Shinji, (b) OSS, (c) ISS, (d) Chl-a.
(ii) ISS

シーンにおける宍道湖の表層 SS は，西側が河川か

上述したように，衛星観測日の 1 〜 2 日前の大量らの流入，東側は植物プランクトン起源であったことからも，西側の河川より多くの SS が流れ込んでの降雨による山林や農地からの土砂流入により，西側より流入する河川水は高い ISS 濃度を持ち，それいると推定できるが，彼らの結果では OSS，ISS，
Chl-a 濃度は 不明であった．

により宍道湖西側の ISS が 12 〜 20 mg/l と高くなっていると推測される．また，図 3 (a) の True Color

そこで我々は，3.2 に述べた分光放射計観測を基にした推定式を用いて，宍道湖における OSS，ISS，

Chl-a 濃度マップを作成した．その結果を，それぞ

画像では判断が難しいが，宍道湖西側の ISS 濃度が高い領域と北東側の湖水の境界では ISS の濃度は希で “3 段階程度 ” の濃度推定が可能と述べたが，こ釈され，低下していることがわかる．
(iii) Chl-a

れ図 3 (b) OSS，(c) ISS，(d) Chl-a に示す．なお前節
れはあくまで標準偏差を指標にした「目安」であり，

Chl-a 濃度が低く，
図 3 (d) に示すように，西側では，自然界では，OSS などの濃度は，ある程度空間的

北東側で高い，というふたつの領域に区別されている．これらの領域は (ii) で述べた ISS 濃度の濃淡領に，また濃度的に連続性を持って分布することを考域とよく対応している． 従って，西側は流入した

慮し，その変化の様子を見やすくするため，図では5 段階のカラーバーとした．

河川水 ( 淡水は密度が小さいので表層に現れる ) の

OSS，ISS，Chl-a 濃度推定結果より，以下のことが見て取れる．
(i) OSS

特性が図に表れ，北東側では，流入河川水が到達し-6-ていない領域と考えられる．西側においても，河川
水流入前は，北東部と類似の水質であったと仮定す

ほぼ一様に 0 〜 4 mg/l の濃度で分布しているが，ると，Chl-a 濃度は，北東部と同じようなプランク

西側から流入した SS の中には OSS は少なく，西側に比べて東側の方が OSS の濃度が僅かに高くなっ

トン主体の水域であったと考えられる．例えば，目立った降雨が観測されていない日が続いている場
合，宍道湖では比較的一様な濁度分布を示し，表層ている．
8

図 4 岡本航 他

Turbidity [mg/l]

可視・近赤外多波長反射率を用いた汽水域有機・無機 SS および Chl-a のリモートセンシング

Surface layer

Turbidity

Lower layer

TM observationtime

Surface layer

Salinity
Salinity [mg/l]

Lower layerTime (JST)図 4 宍道湖湖心水質観測所の濁度と塩分濃度の時間推移．
Fig. 4 Temporal variations of turbidity and salinity at the Lake Shinji central water-quality observatory.
に分布する SS は植物プランクトン起源と推定されている ( 大森ほか，2012)．

また，今後，湖心観測所の水質データと画像の関係を詳しく検討することで，SS の移流速度推定の次に，これまで図 3 の分布について述べてきた可能性も考えられる．

推定が妥当であるか検証するため，宍道湖湖心水質
観測所データ ( 国土交通省，2013) を確認する．図 4

4．考に宍道湖湖心水質観測所で観測された濁度と塩分濃察度の時間推移を示す．縦軸は濁度 [mg/l]，塩分濃度

前述のように，可視・近赤外分光放射計を用いた[mg/l] を表し，横軸は時間 (JST)，図中の太い縦ラ
インは衛星の観測時間を表す．図 4 を見ると，観水面反射スペクトルの測定などから，既存のならびに将来のハイパースペクトル衛星搭載センサによる OSS，

く表層で塩分濃度が低下していることから，河川から濁った淡水が流入し，約 4 時間後に湖心観測所

可視域に 3 バンド程度のチャンネルを持つ既存の地球観測センサ ( 本論文では，Landsat-5/TM を使用 )に到達したものだと考えられる．

でも，ある程度の推定は可能であることが，分光放以 上 の こ と よ り， 今 回 の 事 例 解 析 で 得 ら れ た
OSS，ISS，Chl-a 濃度推定の結果は，SS の起源推定

射計データを用いた推定式の精度評価から明らかに

測時刻の約 4 時間後に表層で濁度が上昇し，同じ

ISS，Chl-a の同時 推定の可能性が示された．また，なった．しかしながら，本手法で求めた推定式や，ま( 大森ほか，2012) による「宍道湖西側に河川流入起-7源の SS が存在し，東側に植物プランクトン起源のたその精度検証について，以下のような課題が残されている．

SS が存在している」という結果，並びに宍道湖湖(1) 観測場所が 3 箇所に限られている．またサンプル

心観測所のデ ータとも整合性をもつことが確認で

数 ( 観測回数 ) も十分多いとはいえない．従って，存在する植物プランクトンの種類や SS の性質も限定さきた．
9岡本航・古津年章・下舞豊志・三瓶良和・瀬戸浩二

れたものになっている可能性がある．高安 (2001) に

OSS は，汽水域に与える影響も異なることから，分記述されているように，例えば宍道湖と中海では，支類して推定することで，より詳細な環境モニタリング

配的なプランクトンの種類は異なる．また，河川からが可能と考えた．そのため，現場観測により，水の分光反射率の測定，SS の採取からの ISS および OSSの流入水の性質も気象条件によって，あるいは流域のの導出，及び Compact-CTD による Chl-a の測定を行ない，ISE-PCR 法または PCR 法を用いて，これらの環境変化によって，大きく変わる可能性がある．そのため，OSS，ISS，Chl-a 濃度を推定する推定式も，で観測結果に基づいたものでなければならない．ただ，

物理量の推定式を求めた．ISE-PCR 法及び PCR 法の計算にはプログラミング言語である R 言語の PLS

大橋川における観測は，潮汐の状態によって，中海のパッケージを用いた．

あるいは宍道湖の水質特性に近いものに入れ替わるを区別して推定式を作ることで精度向上の可能性があはじめに，不要な説明変数を自動で削除していく
ISE-PCR 法を用いて OSS，ISS，Chl-a 濃度の多波長推定シミュレーションを行なった．分光放射計を，41る．また，衛星観測と同期した現場観測を行ない，直バンド使用できるハイパースペクトルセンサと考え，シ接衛星リモートセンシング精度を検証することも必要で

ミュレーションを行なったところ，実用性の尺度である変動率も 15 % 以下で高精度の推定の可能性を示

きるだけ多くの場所で，また様々な環境条件におけることが，我々の観測結果から示唆されており，それらある．
(2) 上記とも関連するが，現在，宍道湖・中海では，アオコ，赤潮などの多発が問題となっている．これ

唆することができた．また，可視域に 3 バンドを持つ
Landsat-5/TM を想定したシミュレーションを行ったらの分光反射特性測定はまだ十分行なっておらず，

ところ，3 段階程度の濃度識別が可能であることが分

アオコ，赤潮などが発生した場合に，不適切な推定

かった．

次に，実際に Landsat-5/TM の観測データを用いて
OSS，ISS，Chl-a 濃度推定の事例解析を行った．大森

結果を示す可能性がある．今後，これらの観測結果を考慮した推定式を作成し，これらの検出や定量的(2012) により SS の起源推定の結果が報告されているシーンの一つである 2000 年 11 月 3 日のシーンにつ推定を目指す必要がある．

(3) 今回は簡略化のため，水面反射補正は 850 nm 付
近の反射率を差し引く手法を採用した．この手法
は，850 nm 付近では水中の懸濁物質からの反射はいて OSS，ISS，Chl-a 濃度推定の事例解析を試みた．
事例解析の結果，SS の起源推定結果，及び宍道湖湖

無視できると仮定しているが，アオコなどが発生した場合は，その仮定が成り立たないことも考えられ，

心水質観測所データとの整合性の確認ができた．
本文では報告していないが，本シーンの他に Chl-a

更に精度のよい手法の検討が必要である ( 沖ほか，
1996)．

化水域，アオコが発生したシーンなどの解析も試みた(4) OSS 導出に植物プランクトンのレッドフィール

濃度が 100 μg/l を超えるような高 Chl-a 11 の富栄養が，推定式を求めるための現場観測データにそのようド比を用いている．これは宍道湖においては多くの
場合，植物プランクトン主体の OSS である，といなサンプルを組み込めていないため，妥当な推定結果

う経験的知見によるが，河川からの流入水に陸上起源の有機物が多く含まれ，それが汽水域の OSS のサンプルを取得し，推定式を改良すること，その他，

主成分となっている場合には，OSS 導出精度に影

また，リモートセンシング技術の実用化のためには，響する．今後検討が必要である．

価格や観測頻度などの面でもユーザにとって使用しやを得ることはできなかった．今後多種多様な組成の考察に挙げたような課題を解決していく必要がある．

すいハイパ ースペクトルセンサが利用可能になること

5．結が望まれる．

論

可視・近赤外域の多波長反射率を用いた汽水域有機・無機懸濁物質，クロロフィル a のリモートセンシ

謝ングの可能性検討を行った．

辞本研究で使用した宍道湖の水質データは国土交通
省出雲河川事務所から提供を受けました．Landsat-5/

汽水域の環境に影響を及ぼす SS には，有機成分である OSS と無機成分である ISS が存在し，SS 中の割合は SS の起源により様々である．粘土鉱物などに

TM 観測データは米国 NASA が所有し，宇宙航空研

究開発機構から提供を受けました．また，本研究をよる ISS と，植物プランクトンや高等植物などによる

進めるにあたり，宍道湖・中海リモートセンシング全10

可視・近赤外多波長反射率を用いた汽水域有機・無機 SS および Chl-a のリモートセンシング

般に渡りご指導いただいた広島大学大学院工学研究院作野裕司助教，ISE-PCR についてご指導いただい本リモートセンシング学会誌 , 16: 38-43．
大森康裕 (2012) PLS 法を用いたリモートセンシングにた広島大学大学院国際協力研究科川村健介准教授，

よる汽水域懸濁物質起源推定．島根大学大学院総懸濁物質推定法などについてご指導頂いた大森康裕

合理工学研究科修士論文．

氏 ( 現 ヒラタ精機株式会社 ) に深謝いたします．

引

用

文

大森康裕 , 古津年章 , 下舞豊志 , 三瓶良和 , 瀬戸浩二
(2012) 分光放射計観測データを用いた PLS 法による汽水域懸濁物質起源推定．リモートセンシング
学会誌 , 32: 137-148.

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