〔短 報〕（衛星気象学；気象解説；ひまわり)雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案

高野雄 紀 ・渡要邊正太郎

旨雲の解説に適したひまわり RGB 合成画像の作成を目的とし，R，G，B にそれぞれひまわり８号可視赤外放射計のバンド３，４，２を割り当て，反射率の低い領域を強調しない色調補正を用いる Green Color RGB 画像（G画像）を考案した．既存の手法による True Color Reproduction 画像（TR 画像）では，①エアロゾルを霧や雲と誤認識しないよう視聴者に説明する必要がある，②雲よりも不均一な色の陸面が視聴者の注意を引くおそれがある，③従来の可視画像と比べて雲の厚さを区別しづらい，といった点が気象解説の際に不便である．いくつかの事例について G 画像を TR 画像と比較したところ，エアロゾルが目立ちにくく，陸面の色が比較的一様になったほか，雲の厚さの違いがよりはっきりと表現された．地表面・雲・エアロゾルの総合的な観点から，考案した G 画像は，気象解説における雲の視認に有効であると考えられる．

１．はじめにTrue Color RGB 画 像（以 下 T 画 像，詳 細 は 寺 坂

テレビやインターネットニュースの気象解説で使わ（2016）を参照）である．T 画像は赤，緑，青に対応れる画面として，最も頻繁に用いられるのが天気図とす る 波 長 の バ ン ド ３（0.64μm），バ ン ド ２（0.51

静止気象衛星ひまわりの衛星画像であろう．衛星画像，バンド１（0.47μm）を RGB に割り当てて作μm）に描かれるものは馴染みのある雲であるため，気象に成する．色の情報を持つ T 画像は可視モノクロ画像

関する事前知識を多く持たない視聴者にとっても比較とは異なり，黄砂や煙などを雲と区別できるといった的理解が容易である．そのため衛星画像は気象解説における有用なツールである．
ひまわり８号が2015年７月７日に運用開始されると，第１図のような単一のバンドを使ったモノクロ画
像 だ け で な く，搭 載 さ れ た 可 視 赤 外 放 射 計（Advanced Himawari Imager：AHI）の可視３バンド，近赤外３バンド，赤外10バンドを用いて様々なRGB カラー合成画像を作成できるようになった．その中で最も基本的な RGB 画像が可視バンドを用いた(連絡責任著者）東京大学大気海洋研究所．
ytakano＠aori.u‑tokyo.ac.jp
株式会社ウェザーマップ．
―2017年５月２日受領――2017年10月30日受理―Ⓒ 2018 日本気象学会
2018年２月

第１図

2015年８月８日13時（JST）のひまわり８号可視モノクロ画像．海陸分布図に，バンド３の見かけの反射率を白の不透明度として上から合成している．
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雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案利点がある．

しかし，雲の解説を目的とする場合には，TR 画像観測された反射率をそのまま用いて T 画像を作成には以下の３つの欠点がある．①前提知識を持たないする場合，太陽天頂角が大きい朝夕は暗くなる．画像

視聴者に対して，エアロゾルを雲や霧などと誤認識しを明るくするために，太陽天頂角の余弦で除す補正をないよう説明する必要がある．②陸面の色が不均一で行う場合，地表面の反射光だけでなく大気分子によるあるため，雲よりも陸面が視聴者の注意を引き，解説レイリー散乱光も増幅してしまう．その結果，特に太の妨げとなるおそれがある．③可視モノクロ画像や陽天頂角が大きい領域では，光量が過大になるのに加T 画像と比べると，反射率の違いがはっきりと表現

え，散乱の波長依存性から青みがかる．これを目立たされず，雲の厚さを区別しづらい．

せないためには，太陽天頂角が大きい領域で補正の強本研究では，上述の TR 画像の欠点を克服し，雲さを人為的に抑える必要がある．したがって T 画像を重点的に表現することを目的とした，新たな RGBは朝夕を日中と同程度に明るくすることができない．

合成画像の作成方法として，Green Color RGB 画像

そのため気象庁の府県天気予報（５，11，17時）の発（以下，G 画像）を提案する．陸面，雲，エアロゾル

表後に放送，あるいは配信されることの多い気象解説などの着目したい現象に応じて TR 画像と使い分けでの T 画像の利用は限定的である．

ることで，わかりやすい気象解説につながるものと期

こうした状況は M iller et al.（2016）により True待される．次節では，G 画像の作成方法について説明

Color Reproduction 画像（TR 画像）が考案さ れ た

する．第３節では地表面・雲・エアロゾルの観点かことで変わってきた．ひまわりの T 画像(例えば第２ら，G 画像の特性について示す．第４節では本研究で図)が，従来の極軌道衛星(Suomi NPP 衛星の VIIRS得られた結果をまとめる．

センサなど）の True Color 画像と比べてややくすんだ印象を受けるのは，大気分子によるレイリー散乱の２．Green Color RGB 画像の作成方法影響を受けた反射率を，画像の作成に用いたためであ

本節では，G 画像の作成方法について解説する．まる．TR 画像では，この散乱の効果を補正し，くすみず G 画像と TR 画像に共通する大気分子による散乱を取る．バンド２とバンド４から0.55μm に相当すの効果の補正（レイリー補正）について述べる．次にる仮想的な緑バンドを作成した上で，色を調整するこG 画像と TR 画像それぞれに固有な処理として，使とで，人が見た色合いを「再現」する．TR 画像はレ用するバンドおよびトーンカーブの補正方法についてイリー散乱の効果を考慮した上で太陽天頂角補正を行説明する．なお，本稿での RGB 合成画像 の 作 成 にうため，太陽天頂角によらず地表面がほぼ一定の明るは，気象業務支援センターから提供されているひまわさで表現される．また T 画像に比べ，エアロゾルやり標準データ（気象庁 2017）を使用した．

地表面を明瞭に視認できることから，黄砂や紅葉などの解説に用いられる．

2.1 レイリー補正
地表面反射率 ρと衛星から観測される見かけの反射率 ρ の間の関係は，ランバート反射する水平一様な地表面を考えると
ρ＝T Tρρ＋ 1−
T TρS(1)と与えられる．ここで T は気体分子の散乱による透過率，T は気体分子の吸収による透過率，ρは大気中の散乱による反射率，S は大気の球形アルベドである．また T と T の上付きの とはそれぞれ下向きと上向きの透過率を表す．簡単のため式(1)に単一散乱近似を施し，さらに気体分子の吸収は弱く無視でき
第２図26

2015年８月８日13時（JST）のひまわり
８号 True Color 画像．ガン マ 値 は1.5とした．

るとすると，
ρ＝ρ＋ρT T(2)〝天気" 65．2．

雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案となる．

105の不均一さを減らすためである．波長の短いバンド１式(2)に基づき，観測された反射率 ρ から地表面反を用いないことで，TR 画像と比べてエアロゾルによ射率 ρを推定することを考えよう．大気中にエアロる散乱の影響が減るものと期待される．反射率の上限ゾルが存在する場合，ρは大気分子によるレイリー散値と下限値については，全てのバンドで上限値を１，乱成分 ρ とエアロゾルによるミー散乱成分 ρ の和下限値を０とした．

で表される．同様に，透過率 T は，レイリー散乱成TR 画像のトーンカーブには対数強調（log enhan-分 T とミー散乱成分 T の積として表される．散乱cement：LE）を用いている．これは元の輝度（反射の効果のうち，放射伝達計算から事前に推定可能なレ率）x を０から１の範囲で表すとき，強調後の輝度 y

イリー散乱の効果(ρ ，T )のみを考え，地表面反射を率の推定値 ρを
ρ＝y＝log(αx＋1)/log(α＋1)ρ−ρ (θ，θ，φ −φ )↓↑T (θ)T (θ)(3)(4)と表すものである．ここで αは定数であり，αが大きいほど明るい画像を得ることができる．本稿の TRと計算する．ここで θは太陽天頂角，θは衛星天頂

画像では α＝20とした．TR 画像は LE を行った後，角，φ は太陽方位角，φ は衛星方位角を表す．

より明瞭な画像を得るために第１表で与えられる区分

TR 画像と G 画像の作成には，見かけの反射率 ρ線形関数（piecewise linear function：PL）による補ではなくレイリー補正済み反射率 ρを用いる．補正正を加えている．第３図に示される LE と PL を合わの計算には ρ (θ，θ，φ −φ )と T (θ)のルックアッ

せた TR 画像のトーンカーブは，エアロゾルに概ねプテーブル (LUT)を用いた．この LUT は放射伝達対応する反射率0.1以下の部分の傾きが急である．まモデル６SV（Kotchenova et al. 2006；Kotchenova

た 雲 に 概 ね 対 応 す る 反 射 率0.1〜１ が RGB 値 で 約and Vermote 2007）を用いて作成した．

100〜255と比較的狭いレンジで表現されている．

2.2 使用バンドとトーンカーブ

一方で，G 画像の目的は，雲の厚さの違いを表現

RGB 合成画像は，使用するバンド，各バンドの反し，エアロゾルの影響を減らすことである．そこで反射率（又は放射輝度）の上限値と下限値，色調の補正射率の低い（＜0.1）部分でのトーンカーブの傾きを方法（トーンカーブやガンマ値を用いて指定される）抑え，雲を表現するレンジを広げるため，次式で表さの三つの要素で決定される．本節では G 画像を定義するこれら三要素について説明する．
雲の視認に主眼に置く G 画像では，R，G，B にバンド３，４，２を割り当てる．緑（G）に陸面や植生に強く反応するバンド４を割り当てたのは，陸面の色

第１表

True Color Reproduction 画像と Green
Color RGB 画像のトーンカーブに用いられる区分線形関数．値は０‑255の範囲で表している．

色元の範囲

変換後の範囲B［0，47］［47，116］［116，255］［0，12］［12，138］［138，255］

G［0，38］［38，107］［107，255］［0，13］［13，130］［130，255］

R［0，33］［33，100］［100，255］［1，14］［14，124］［124，255］2018年２月

第３図Green Color RGB 画像と True Color
Reproduction 画像の作成に用いたトーンカーブ．
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106

雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案れる局所対数強調（local log enhancement：LLE）

は，植生の多い陸面は（０，136，28），植生の少ないを用いることにする．

陸 面 は（34，122，24），海 面 が（１，１，４）で あ

y＝y log(αx＋1)/log(αx ＋1)，x＜xy ＋(1−y )(x−x )/(1−x )，x x

る．G 画像のこのような性質は，植生や土壌に同様に(5)反応するが，海面での反射率が小さいバンド４を緑(G)に割り当てたことが主に影響している．

ここで，α，x ，y は定数である．これらの値は最終3.2 雲的に出力される画像を見ながら調節し，α＝20，x ＝

2015年８月８日13時の G 画像（第５図）では，広0.3，y ＝0.45とした．G 画像でも TR 画像と同様に，島・島根にある発達した積乱雲，近畿地方で発達初期

PL による補正を LLE の後に行った．ただし，RGBの積乱雲，関東甲信地方にかかる薄い上層雲，その下の３色全てに対して第１表の青(B)の関数を適用しにある積雲といった雲を容易に把握することができた．得られたトーンカーブ（第３図）から分かるようる．同時刻の TR 画像（第４図）では，積乱雲の 見に，雲 に 対 応 す る 反 射 率0.1〜１ が RGB 値 で 約え方はほぼ同じであるが，背の低い積雲が G 画像よ50〜255と LE の場合よりも広いレンジで表現される．

りも白く目立って見える．これは，日本の南海上の積また0.05以下の領域では傾きがほぼ１であることが特雲についても同様である．また上層雲の透過率は，G徴的である．

画像と比べると小さく，関東甲信地方の上層雲は白く強調されて見える．一方で G 画像は，従来の可視画

３．Green Color RGB 画像の特性像（第１図）や T 画像（第２図）の雲の見え方に近

本節では，G 画像の特徴について，地表面・雲・エく，雲の厚さを区別しやすい．

アロゾルの見え方に着目し，TR 画像やその他の可視画像と対比して説明する．

上述の TR 画像と G 画像の雲の見え方の違いは，主に補正に用いたトーンカーブ（第３図）の違いから3.1 地表面説明される．2.2節で述べたように，G 画像は TR 画

2015年８月８日13時の TR 画 像（第 ４ 図）を 見 る像よりも雲の反射率に対応する色のレンジが大きいたと，陸面の色が暗く海面との区別がつきづらい一方

め，TR 画像に比べて雲の厚さの違いをはっきり表現

で，植生の有無の違いが明瞭に現れている．例えば九できている．

州地方など植 生 の 多 い 陸 面 の RGB 値 は（16，28，3.3 エアロゾル８），植生の少ない陸面は（94，89，57），周辺の海は日本付近でエアロゾル濃度が高かった2017年３月19（５，８，10）で あ る．こ こ で ３ つ 組 の 数 字 は R，

日15時の TR 画像（第６図）の海上では，エアロ ゾ

G，B の値を表す．０が最も暗く，255が最も明るくルが青白く見える領域が，日本海から日本の南の海上表現される．これに対して同時刻の G 画像（第５図）にかけて広く分布している．一方で同時刻の G 画像

では，陸面と海面の区別がはっきりしている一方で，（第７図）を見ると，濃度が特に高い領域では紫色に植生による色の違いはあまり見られない．G 画像で見えているものの，その他の領域ではほとんど黒に近

第４図

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2015年８月８日13時（JST）のひまわり
８号 True Color Reproduction 画像．

第５図

2015年８月８日13時（JST）のひまわり
８号 Green Color RGB 画像．
〝天気" 65．2．

雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案

第６図

2017年３月19日15時（JST）のひまわり
８号 True Color Reproduction 画像．

第７図

2017年３月19日15時（JST）のひまわり
８号 Green Color RGB 画像．

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い．この紫色については，テレビ等での一般視聴者にはエアロゾルであることを説明する必要があるが，濃度がさほど高くない場合には，G 画像は，TR 画像に比べれば，エアロゾルが無視できるくらい目立たないという利点があることが分かる．
G 画像と TR 画像でのエアロゾルの見え方の違いを説明するため，まず反射率の波長依存性について見る．2017年３月19日15時の第６図の範囲内の海上のデータを用いて作成した，バンド３に対するバンド１，２，４の２次元ヒストグラムを第８図に示す．ここで雲の影響は陽には取り除いていないが，反射率0.1以下のデータの多くは第６図に見られるエアロゾルに対応している．各バンドの反射率の間には線形に

第８図 バンド３の補正済み反射率に対する(a)バンド１，(b)バン ド ２，(c)バ ン ド ４の反射率の二次元ヒストグラム．第６図の範囲内の海上のデータから作成した．
色はカウント数の常用対数を表している．黒線は放射伝達計算から得られた関係を表し，黒丸は550nm エアロゾル光学的厚さ τ ＝0，0.1，0.2，…に対応する点を表す（詳細は付録を参照）．

近い関係が見られ，波長が短いほど反射率が大きい．
この関係は，第８図の黒線に示される，ミー散乱の波長依存性から理論的に説明できる（詳細は付録を参照）．
2018年２月

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雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案

放射伝達計算から評価した波長550nm におけるエ3.4 他の可視画像との比較

アロゾルの光学的厚さ τ と反射率 ρの関係（付録）

反射率をグレースケールで表現する可視モノクロ画をトーンカーブ（第３図）と組み合わせることで，各像は，気象解説をする上で海陸の区別がつきづらいこ

画像での τ に対する RGB 値が求まる（第９図）．Gとが問題となる．そのため気象解説には，海陸分布図

画像と TR 画像のトーンカーブ ρの低い（＜0.1）部に，バンド３の反射率を白（255，255，255）の不透分の違いが，第９図に示される RGB 値に反映されて明度として上から合成（アルファブレンド）した画像おり，同じエアロゾル量に対して G 画像は TR 画像（以下，α画像）が用いられることが多い．α画像は，よりも RGB 値が小さい．例えば τ が0.2〜0.3の場

反射率の高い部分は白く塗られる一方，反射率の低い合，TR 画像の RGB 値は（60，70，80）であるのに領域は海陸分布図が描かれるため，地表面の上に雲が対し，G 画像は（10，10，30）程度と黒に近い．また重なる様子を擬似的に表現することができる．

G 画像の緑(G)は，ミー散乱の影響が比較的小さいバ

α画像と，地表面の上にある雲を直接表現する Gンド４を用いているため，G 画像の赤(R)や青(B)と画像では，雲の影の見え方が異なる．これについて第比べても色の輝度が小さい．そのため，例えば τ ＝

１図と第５図の広島・島根にある積乱雲を例に説明す0.4の場合，G 画像は（20，10，40）程度の濃い紫色る．第１図の α画像では，積乱雲の影の部分は影のになる．

ない部分と同様に海陸分布が塗られるため，雲の影を最後に，ここで得られた結果について，いくつか注視認できない．一方で第５図の G 画像は，積乱雲の意点を述べる．第８図や第９図の関係は2017年３月19

影は黒色であり，陸上であれば緑色の影のない領域と日15時に対してのものであり，季節や時刻（太陽天頂容易に区別できる．

角）によって変化しうる．特に太陽天頂角が大きくな

G 画像は α画像とは異なり，雲の影が陽に表現さると，同じ τ でもエアロゾルがより目立って見えるれるため，雲の高さの違いを識別しやすい．第５図のようになる．また，エアロゾルの種類に応じて波長依G 画像では，関東甲信地方にある巻雲とその下にある存性が異なるため，G 画像で表現される色も当然異な積雲の高度の違いを容易に区別できるが，第１図の αりうる（例えば高濃度の黄砂の場合は深緑色に見え画像から高度の違いを読み取ることは難しい．G 画像る）．しかし TR 画像に比べて G 画像でエアロゾルがが海陸の区別をつけつつ雲の影を表現できる点は，グ目立たないという特性については，時刻やエアロゾルレースケールの可視モノクロ画像や α画像と比べて，の種類によらず共通している．

雲を解説する上で有利だと考えられる．
４．まとめ
TR 画像は，エアロゾルを雲や霧と誤認識するおそれがあり，また，不均一な陸面の色が注意を引くなど，一般視聴者に対する雲の解説には必ずしも適さない場合が考えられる．そこで，雲の解説に適したひま
わ り RGB 合 成 画 像 の 作 成 を 目 的 と し て，GreenColor RGB 画像（G 画像）を考案した．いくつかの事例について，地表面・雲・エアロゾルの観点からその特性を評価したところ，以下のようになった．
①緑（G）にバンド４の輝度を用いたことで，陸地がほぼ一様な明るい緑になり，海は黒く表現される．
②画像のトーンカーブの補正に局所対数強調を用いることで，従来の対数強調を行っている TR 画像に比べて雲の厚さを区別しやすくなった．

第９図

30

波長550nm におけるエアロゾル光学的厚さに対する Green Color RGB 画像とTrue Color Reproduction 画像の海上のRGB 値．詳細は本文を参照．

③エアロゾルに影響されにくいバンド４を用い，反射率の低いエアロゾルを強調しないトーンカーブを適用したことで，TR 画像と比べエアロゾルが目立たな〝天気" 65．2．

雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案くなった．

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ストグラムと整合するように，0.03，0.015，0.005と以上の観点から，考案した G 画像は TR 画像など与えた．ここで与えた ρには0.005程度の不確実性がと比べて，気象解説における雲の視認に有効であると含まれるものの，第８図で曲線の傾きが観測されたヒいえる．

ストグラムのピークの傾きと一致していることから，雲について言及する場合は G 画像，地表面やエアロゾルについて言及する場合は TR 画像を主に使う

ここで得られた ρと τ の関係には一定程度の妥当性があると考えられる．

ことで，視聴者にとってより分かりやすい解説になると期待される．

略語一覧
Suomi NPP：Suomi National Polar‑orbiting Partner-

謝辞

東京大学大気海洋研究所の濱田篤特任助教および査読者には有益なコメントをいただいた．この場を借りて感謝する．

ship
VIIRS：Visible Infrared Imager Radiometer Suite
6SV：Second Simulation of a Satellite Signal in theSolar Spectrum vector code参

付録：反射率のエアロゾル光学的厚さ依存性式(3)に式(2)を代入すると，補正済み反射率 ρは
ρ＝TT

ρ＋

ρT T(A1)となる．式(A1)をエアロゾル光学的厚さの関数として評価するためには，ミー散乱による透過率 T ，ミー散乱による反射率 ρ ，海面反射率 ρを決める必要がある．
このうち ρ と T については，波長550nm におけるエアロゾル光学的厚さ τ を０から１まで0.1刻みで６SV に与えることで決定した．６SV に入力する
太 陽 天 頂 角 θ，衛 星 天 頂 角 θ，相 対 方 位 角 φ −φ考文 献

気象庁，2017：ひまわり８・９号ひまわり標準データ利用の 手 引 き，第1.3版． http://www.data.jma.go.jp/
mscweb/ja/himawari89/space segment/hsd sample/
HS D users guide jp v13.pdf（2017.9.12閲覧）．
Kotchenova, S.Y. and E.F.Vermote, 2007：Validationof a vector version of the 6S radiative transfer codefor atmospheric correction of satellite data.Part II：
Homogeneous Lambertian and anisotropic surfaces.
Appl. Opt., 46, 4455‑4464.
Kotchenova, S.Y., E.F. Vermote, R. M atarrese and F.
J.Klemm,Jr., 2006：Validation of a vector version ofthe 6S radiative transfer code for atmospheric correction of satellite data. Part I：Path radiance. Appl.
Opt., 45, 6762‑6774.

は，第６図の範囲での中央付近の値として θ＝54°，M iller, S.D., T.L. Schmit, C.J. Seaman, D.T. Lindsey,，φ −φ ＝66°を与えた．６SV に与えるエア
θ＝47°

M .M. Gunshor, R.A. Kohrs, Y. Sumida and D. Hillger, 2016：A sight for sore eyes：The return of true

ロゾルの種類によって計算結果が若干変わるが，衛星
画 像 か ら は そ の 種 類 は 分 か ら な い た め，こ こ で はcontinental とした．
バンド４の ρは経験的に十分小さいことから０とcolor to geostationary satellites.Bull.Amer.M eteor.
Soc., 97, 1803‑1816.
寺坂義幸，2016：ひまわり８号 RGB 合成画像の基礎．平
成27年度予報技術研修テキスト，123‑136．

し，バンド１，２，３の ρについては，第８図のヒ

2018年２月31110雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案

A Proposed Method of Compositing Himawari RGB Imagery
for Weather Commentary on Clouds
Yuki TAKANO ・Shotaro WATANABE（Corresponding author）Atmosphere and Ocean Research Institute, The University of Tokyo.
Weather Map Co., Ltd.
(Received 2 May 2017;Accepted 30 October 2017)32〝天気" 65．2．