地球環境研究,Vol.9(2007)

SAR によるベトナム低平地の河道網の抽出と河川流量の推定
永岡淳

一＊

小川進＊＊

キーワード：DEM､ メコン､ 河川地形則､ フーリエ解析

１. はじめに東南アジア最大の穀倉地帯であるメコンデルタの問題の１つが､ メコン河の洪水である｡ そのため､ 河川流量を算出し､ 流量と蛇行の関係から流量を推定した｡

２. 研究対象地概要のモニタリングが必要とされるが､ 流量の観測は主要都

メコン河は､ 標高5,000m 近いチベット高原にその源市の大河川に限られている｡ 本研究では､ 衛星画像によを発し､ 中国の雲南省､ ミャンマー､ タイ､ ラオス､ カる河川形状の抽出および河川流量の推定を試みた｡

ンボジアを流下し､ ベトナムにおいて南シナ海に注ぐ国

メコンデルタの頂点はプノンペン付近で､ 河口から約際河川である｡ その全長は約4,620 km､ 流域面積は約79330 km 上流にあるが､ 標高はわずか２m に過ぎない｡

万5,500 km2で､ 流長､ 面積ともに世界有数の大河であ

このような低平地において､ DEM から水系図を生成する｡ カンボジアとベトナムにまたがるメコンデルタも世ることは一般に困難である｡ DEM から水系を抽出する界の大河川と比較しても劣ることのない東南アジア最大

場合､ 水の流れは最急下り勾配の方向に向かうという重のデルタであり､ デルタの北側はカンボジア領 (全デル

力の法則を利用して作成することになるが､ この方法でタの26％)､ 南側はベトナム領 (同74％) である｡

は DEM に同一標高があると水が流れなくなってしまう｡

メコンデルタは､ 今から6,000年程前にピークを迎えこのようなところに湖沼があるが､ 河川部にこのようなた後氷期の海進によって形成された広大な内湾をメコン止水部が生じて不自然であれば､ 標高の値をわずかに操河が埋め立てていくことによって陸化した地域である｡

作して水が流れるように工夫する必要がある｡ したがっデルタの頂点はメコン河とトンレサップ川が合流するプて､ 一般に DEM から河道網を抽出することは困難な場ノンペン付近で､ 河口からは約330 km 上流にあるが標合がある｡ これは､ 低平地､ すなわち標高にそれほど差高はわずか２m に過ぎない｡ そのため､ 海岸に近い場がないところにおいて特に顕著である｡

所では乾期に海水が水路内に浸入し､ 海岸に比較的近い

本研究では､ JERS-1/SAR 画像を用いて､ 河道網の土地では乾期に水稲耕作ができなくなる｡ これは､ いか抽出を試みた｡ しかし､ SAR 画像にはスペックルノイに大陸大河川のデルタが穏やかな勾配であるかを示してズが含まれているため､ 川幅の細い河川を抽出することいる｡ プノンペンの下流でメコン河はバサック川と分流は難しい｡ そこで､ ノイズを除去するフィルタとしてするが､ ベトナム領内に入るとヴィンロン付近からさらSFP フィルタおよび強化 SFP フィルタ (桜井､ 1999)に枝分かれして典型的な扇状デルタを形成し､ 南シナ海を用い､ 河道網の抽出を試みた｡ 桜井は､ アマゾン河流に注ぐ｡ 本研究対象地は､ この河口付近である｡ 研究対域において､ 川幅25m の河川の抽出に成功している｡

象地地図を図１に示す｡ また､ ベトナムの SRTM-3

本研究では､ ベトナムのホーチミン市を研究対象地とし(90m メッシュ) を図２に示す｡ これより作成した水系た｡

図を図３に示す｡

一方､ 河川地形則によると､ 分岐や蛇行といった河川形状は河川流量と関係があり､ 流量の少ない河川は大きな蛇行を示し､ 流量の多い河川は蛇行が少ない｡ これにより､ 抽出した河道網から河川の特微量 (河川の蛇行)＊＊＊

千葉大学環境リモートセンシング研究センター 〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町１−33
立正大学地球環境科学部環境システム学科 〒360-0194 埼玉県熊谷市万吉1700

19

SAR によるベトナム低平地の河道網の抽出と河川流量の推定 (永岡・小川)

図１

図２20

SRTM-3 (90m メッシュ)

研究対象地：ベトナム

図３

SRTM-3から作成した水系図

地球環境研究,Vol.9(2007)

３. 方法

３. １

使用データ

本研究で使用したデータは､ ホーチミン市近郊(Path=114 ､ Row=283) の JERS-1/SAR ､ Level 2.1(1997/04/07) である｡ 前処理として､ 画像サイズを縦､横それぞれ1/2に間引きし､ 画像の上側が北向きになるようにした (図４)｡

３. ２

河道網の抽出本研究で用いた河道網抽出の処理手順を図５に示す｡
まず､ SAR 原画像に含まれているスペックルノイズを次式で与えられる SFP フィルタおよび強化 SFP フィルタ (桜井､ 1999・2005) によって除去した｡
     
   
otherwise 図４  

対象地の SAR 画像ただし､   otherwise  

constant value 65535 for SFP filter user specified value for enSFP filter

ここで､ は評価後のウィンドウの中心画素値､ はウィンドウの中心画素値､ はウィンドウ内の中心以外の画素値である｡
SFP フィルタは､ 周囲と異なる細かい微小特徴のコントラストを保持しながら､ スペックルノイズを低減するものである｡ そのため､ 小さな暗い特徴 (川幅の狭い河川) に関しては最適ではない｡ したがって､ ある閾値
図５以上 (川幅200m 以上の河川の最大値) に対しては処理河道網抽出の処理手順を施さないという強化 SFP フィルタを用いて､ 暗い特徴に特化したスペックルノイズを除去した｡
スペックルノイズを低減する両フィルタの利点を取り入れるため､ SFP フィルタ画像の画素値が閾値 より次に､ 周囲差強調処理により河川の形状を際立たせた｡
さらに平均化処理を施し､ 最終的に２値化して河道網を抽出した｡

低く､ 強化 SFP フィルタ画像の画素値よりも高ければ強化 SFP フィルタ画像､ そうでなければ SFP フィルタ

３. ３

蛇行流路の解析画像を適用するようにして､ 両フィルタ画像を合成した｡

河道網抽出画像から流量を推定する河川を切り出し､ここで､ は強化 SFP フィルタで用いた値よりも50下細線化処理を行った｡ この画像を河川の蛇行状態を表すげた値を用いた｡

１次元信号に変換した (帷子､ 2003)｡ すなわち､ ある21

SAR によるベトナム低平地の河道網の抽出と河川流量の推定 (永岡・小川)

図６

図７

１次元信号変換モデル

河道網抽出画像

図８

一定間隔ごとに河川の座標をサンプリングし､ ある点から次の点と､ その点からさらに次の点までのベクトルを

４. 結

河川の細線化画像

果

考え､ そのベクトルのなす角度から､ 河川の蛇行する角SAR 画像から河道網を抽出した結果を図７に示す｡

度θを順に求めていった (図６)｡ ここで､ サンプリン

これより､ 川幅200m 以下の細い河川の抽出に成功した｡

グ間隔Ｌは50 pixel とした｡ これにより､ 横軸を距離､一方､ SRTM-3 (90m メッシュ) から作成した水系図縦軸を角度とした１次元信号を算出した｡ 次に､ この１(図３) では､ SAR 画像対象地の河道網を抽出できなかっ次元信号についてフーリエ変換を行い､ そのパワースペた｡ したがって､ 低平地における河川の抽出には､ SARクトルを求めた｡

画像からの河道網抽出が有用であるといえる｡
次に､ この画像から流量を推定する河川を切り出し､３. ４

河川流量の推定細線化処理を施した結果を図８に示す｡ また､ 細線化さ流量と河川の特微量との関係を表した式は多数あるが､れた河川形状を１次元信号に変換した結果を図９に示す｡

流量の代表値として何を採択するかによって経験定数がこの結果は､ サンプリング間隔の取り方で大きく異なる3異なる｡ 本研究では流量Ｑ (ft /sec) を年平均流量とすが､ 蛇行の激しい河川は大きな振幅を示し､ あまり蛇行る Carlston の式を用いた (高山､ 1974)｡

しない河川は小さな振幅を示すことがわかる｡ また､ フー   %



リエ変換したパワースペクトルを図10に示す｡ これより､低周波成分の密度が大きいことがわかるが､ 蛇行波長をここで､  は蛇行波長､ は  式に対する実測値の一つのモードで代表できないことがわかる｡ したがって､標準偏差である｡ 蛇行波長は､ Speight の方法から求めSpeight の方法を適用し､ 卓越周波数から卓越波長を算た｡

出した｡ これより､ 卓越周波数は0.005 pixel−１､ 卓越波長は５km と算出できた｡
最後に､ 算出した河川の特微量および式により流量22地球環境研究,Vol.9(2007)

図９

１次元信号に変換した河川形状

表１

河川の特徴量および推定流量

図10

フーリエ変換したパワースペクトル

河川の蛇行形状を１次元信号に変換するさい､ サンプリ

蛇行角度の平均値44°

ング間隔を約１km としたが､ 蛇行の激しい河川に対し卓越波長5,000mてはサンプリング間隔をさらに小さくする必要がある｡

推定流量1,600m3/s

一方､ この方法は川幅が広い河川に対しては有効ではないと考えられる｡ さらに､ １次元信号に変換しているたを推定した結果を表１に示す｡

め､ ３次元的な河川形状の情報が失われている｡ したがって､ 河川形状をさまざまな視点で解析することが必要と

５. 考

察

本研究の結果を次の３つの視点から考察する｡
される｡


河川流量の推定本研究では､ Carlston の式および Speight の方法を

河道網の抽出一般に､ 水域あるいは陸域を判別・認識するには､用いて河川流量を推定した｡ 結果として､ 11.5％の誤差

SAR 画像の反射強度を表すヒストグラムから水域と陸を含むものと考えられる｡ しかし､ 前述したように､ 流域との境界である閾値を設定する｡ 反射強度の低い方は量の観測データは主要都市の大河川に限られるため､ 本水域部､ 高い方は陸域部である｡ SAR 原画像から水域研究対象地の流量データは提供されていない｡ したがっ(海洋､ 湖沼､ 大河川等) を抽出することは比較的容易て､ 流量の推定結果を検証するためには､ 現地での流量であるが､ 川幅の細い河川に対しての抽出は困難である｡

観測が必要である｡

したがって､ 河川を抽出するには､ 強化 SFP フィルタの閾値を定めることが重要となる｡
帷子は､ アマゾン河流域において､ 川幅の広い河川の６. 結最大値を閾値としているが､ 本研究対象地ではその値は適さなかった｡ これは､ 河川の周囲に非常に明るいオブ論

以下に結論を述べる｡
SFP フィルタおよび強化 SFP フィルタで SAR 画ジェクト (市街地等) があったためと考えられる｡ した像のスペックルノイズを除去することにより､ SRTがって､ 本研究対象地では､ 画像を分割し､ それぞれのM-3から作成した水系図と比較して､ 精度の高い河道領域に対して閾値を定めることで河道網の抽出を行った｡

網の抽出に成功した｡ したがって､ 本研究でとった河これにより､ 解像度25m 以上の河道網の抽出に成功し道網抽出法は､ 低平地において有効であるといえる｡

た｡


蛇行形状の解析

蛇行形状の１次元信号の変換結果は､ サンプリング
間隔により大きく異なるが､ 蛇行の激しい河川は大き抽出した河道網画像から河川を切り出し､ 細線化処理な振幅を示し､ あまり蛇行しない河川は小さな振幅をでしばしば用いられている Hilditch のアルゴリズムに示した｡ また､ スペクトル密度は低周波成分の密度がより細線化を行った｡ 生じたひげは目視により除去した｡

大きいことがわかったが､ 蛇行波長を一つのモードで23

SAR によるベトナム低平地の河道網の抽出と河川流量の推定 (永岡・小川)代表できないため､ Speight の方法により卓越波長のグ学会学術講演会論文集, pp.165−166.
帷子京市郎, 小川進, 桜井貴子, 高木幹雄, 2004. SAR によ算出ができた｡るアマゾン河支流の流量推定, 第21回パソコン利用技術研究

河川の蛇行状態を１次元信号に変換して解析することで､ 抽出された河川の特微量と流量の関係を見出す

集会講演論文集, pp.97−100.
帷子京市郎, 小川進, 桜井貴子, 高木幹雄, 2004. JERS1/SAR によるアマゾン小河川の流量推定法, 生研フォーラことができた｡ また､ 河川地形則を適用することで､

ム ｢宇宙からの地球環境モニタリング｣ 第13回論文集, pp.

河川流量を推定することができた｡ したがって本研究

78−81.

は､ SAR 画像から河川形状の特微量を抽出すること

桜井貴子, 飯坂譲二, 1999. 微小特徴抽出のための SAR 画像

により､ 低平地河川における河川流量の推定が可能でのスペックル低減処理, 写真測量とリモートセンシング, 38(３), pp.32−43.

あり､ 河川流量モニタリングに適用できるものと考え桜井貴子, 高木幹雄, 小川進, 帷子京市郎, 2005. アマゾン河られる｡

流域の JERS-1 SAR 画像を用いた森林内の細い河川の可視化, 写真測量とリモートセンシング, 44 (５), pp.64−72.

参考文献

高山茂美, 1974. 河川地形, 共立出版, 304pp.

飯坂譲二監修, 1998. 日本写真測量学会編, 合成開口レーダ画

長澤良太, 2002. リモートセンシングによる土地資源評価, 古像ハンドブック, 朝倉書店, 208pp.

今書院, 130pp.

帷子京市郎, 小川進, 桜井貴子, 高木幹雄, 2003. SAR 画像の見えない小河川の特微量の推定, 第35回リモートセンシン

堀博, 1996. メコン河

開発と環境, 古今書院, 476pp.

村井俊治, 2002. 空間情報工学, 日本測量協会, 217pp.

Extraction of a river system image in the lowlandof Vietnam from a SAR image and estimate of its discharge
Junichi NAGAOKA＊, Susumu OGAWA＊＊＊

Chiba University
Rissho University＊＊In this study, a river-system image in the lowland of Vietnam was extracted from a SAR image
and its discharge was estimated. Geographical features have been extracted from DEM by many researchers. Nevertheless a river-system image in the lowland was rarely extracted from DEM. First,
the Sakurai's method using SFP filter (1999) was applied to remove speckle noises and a riversystem image was produced. Next, the characteristic of river shapes such as the meandering wavelength and the amplitude were extracted. Finally, the empirical laws in river geomorphology
estimated the discharge.

Keywords: DEM, Mekong, river geomorphology, Fourier analysis

24