衛星搭載合成開口レーダによる海洋監視技術の進化と深化
Evolution of ocean surveillance technology using spaceborne Synthetic Aperture Radar
有井 基文＊

小岩 雅和＊

青木 佳史＊

河谷 嘉文＊

Motofumi Arii, Masakazu Koiwa, Yoshifumi Aoki, Yoshifumi Kawatani

本稿では、衛星搭載型の合成開口レーダ（SAR）の歴史や原理について分かり易く説明すると共に、当社が保有する独自のソリューション技術について解説し、「安全な社会」、「豊かな社会」、および「安心な社会」を実現するための貢献という３つの観点から、それらをどのように我々の暮らしに役立てて行くかという事に対して展望を述べる。
This paper discusses how remote sensing technology using space-based synthetic aperture radar(SAR) particularly for ocean surveillance can be utilized to contribute to our daily life. The
approaches are comprehensively described in terms of safe, wealthy, and secure societies, basedon principles and histories of related technologies.

1．まえがきたことを２章に示す。続いて、そのような軍事技術をどのように豊かな暮らしに応用しようとしているかといっ地球観測のみならず、深宇宙探査や有人飛行まで実現た取り組みを３章に示し、最後に、2011年３月11日に発させるほどに目覚しい発展を遂げてきた宇宙開発も、い生した東日本大震災からの復興に向けて当社がどのようよいよ真価の問われる実利用の段階に移った。今後は、に海洋監視技術を活用したかを示すことで、安心な社会宇宙利用が我々の生活にどう貢献するのかに応えて行くへの貢献を模索する。

ことが当社のような宇宙開発に携わる企業の至上命題と考える。

2．衛星搭載SARの歴史〜安全な社会への貢献〜

宇宙から地球を観測する技術、 リモートセンシング

本章では、合成開口原理、および衛星搭載SARの特を事業の柱に掲げる当社は、リモートセンシングデータ

徴について簡単に述べた後、マクスウェル方程式の完からどのような物理量を抽出し、それをどのように暮ら成から衛星搭載SARの実現に至るまでにSAR技術が、しに役立てるか、いわゆるいかに安全保障と密接に発展を遂げてきたかについて述の利用

リモートセンシングデータという点にスポットライトを当てて活動していべる。

る。特に、合成開口レーダ（Synthetic Aperture Radar: SAR）と呼ばれる高分解能アクティブセンサで取得された画像の解析に長年携わっており、様々な物理量の抽出に実績を積んできた。

2.1

SARの原理と特徴

合成開口原理を理解するためには、レンズを思い浮かべるとよい。我々は、既にレンズの口径が大きいものほ

我々は、リモートセンシング事業のビジョンとして次ど対象をはっきりと映し出すことができることを知っての３つの社会貢献を掲げる。すなわち、「安全な社会」、

いる。SARは、センサ自体を移動させることで仮想的「豊かな社会」、そして「安心な社会」への貢献である。に大きなレンズ（大開口）を実現したものであり、合成

本稿では、これら社会の実現に向けた当社取り組みにつ開口原理とは、細かい部分を鮮明化する（すなわち高分いて、独自のソリューションを交えつつ紹介することを解能化）ための技術である。図１の（A）に航空機や衛目的とする。特に、我が国が海に囲まれた島国であるこ星のような移動プラットフォームに搭載した実開口レーとを鑑み、衛星搭載SARによる海洋監視技術に軸足をダの例を示す。実開口レーダとは、１回のパルス照射において議論を展開する。

よる短い観測で対象を撮影するもので、小さいレンズまず、SARの歴史についてその原理や特性に基づい（小開口）で対象を見ようとするのと等価である。続いて述べることで、安全保障に密接に関連して発達してきて、（B）に観測対象を連続的な複数のパルスで撮影し＊鎌倉事業部 宇宙第一技術部

MSS技報・Vol.22

6

時間

PALSAR/ALOS

時間

観測

Pi-SAR-L

光学画像

観測

短い

長い
移動プラットフォーム同じ観測対象を連続的に撮影することで長い観測時間を達成し、仮想的に大きなレンズを構成する。

観測対象（A）実開口レーダ

図１（B）合成開口レーダ

合成開口原理による高分解能化た例を示す。このような観測を実施することにより、進©PALSAR/JAXA 2009

©Pi-SAR/JAXA 2009

10m分解能図２

Image © 2011 GeoEye

３ｍ分解能

分解能の違いによる船舶の見え方の違い

1952年 C.Wileyにより、移動する単一アンテナによる行方向に仮想的に大規模なレンズ（衛星だと数10km）合成開口技術が開発される。この年代にSLARを構成することができ、従って（A）の実開口レーダに（Side Looking Airborne Radar）が開発され比べて格段に分解能を向上することが可能となる。分解

たが、ほとんどは軍事利用目的で機密的に用能の影響を示すために、図２に、停泊中の船舶を観測した異なる２つのSAR画像を示す。PALSAR（Phased

いられ、公開されることはなかった。
1961年

軍の機密として発達してきたSAR技術の民間

Array type L-band Synthetic Aperture Radar）は、人への公開がなされ、初のSAR画像が発表され工衛星ALOS（Advanced Land Observing Satellite）にる。

搭載されたLバンドSARであり、分解能は10ｍである。

1964年

民 間 の 航 空 機 搭 載 SARと し て は 初 のERIM

一方、PI-SAR-L（Polarimetric and Interferometric（E n v i r o n m e n t a l R e s e a r c h I n s t i t u t e o f

Airborne SAR）は、航空機搭載のLバンドSARであり、Michigan）XバンドSARが開発される。

分解能は３ｍである。どちらも宇宙航空研究開発機構

1972年（JAXA）により開発されたセンサである。光学画像をベースにこれら２つの画像を比較すると、分解能が高い

衛星搭載としては初のCSAR（Coherent SAR）
がアポロ17号に搭載される。

1978年

地球観測目的として初の人工衛星搭載 SAR方が明確に個々の船舶を分離できていることがわかる。

（海洋観測衛星SEASAT）がジェット推進研究

なお、両SAR画像の入射角が異なるため、船舶からの所／NASAにより打ち上げられる。

散乱及び海面からの散乱に対する強弱はここで議論できないことに留意する（1）。

以上から一見して初期のレーダ開発が安全保障を司る

ここで、光学画像の方がSAR画像より視認性が優れ軍事技術の発展と密接に関連していることがわかる。とていると考える読者もいるだろう。しかし、衛星搭載

りわけSARについては、1950年代に基礎研究が進めらSARとして通常使用される３cm（Xバンド）〜24cmれ、1960年代に軍事技術として水面下で発達した。それ（Lバンド）という波長は水蒸気の影響を受けにくいこが1970年代になって衛星搭載SARとして実現されたことがわかっており、即ち天候に左右されないという大きとでようやく地球観測への活用の扉が開かれたといえよなメリットがある。更に、アクティブセンサの特性としう。なお、先に述べた通り衛星搭載SARの最大の利点て、昼夜問わず観測可能であるため、対象の定期的なモは、昼夜天候を問わず広い観測幅と国境線を越えた観測ニタリングが必要とされるミッションには最適なセンサが可能になる点にあり、2011年現在、数100kmまで一といえる。

度に観測することが可能である。今後は、更に高観測幅／高解像度化が進むことが予想される。

2.2

SAR発展の歴史

ここでは、前項に示したような特性を持つSARについて、その発展をうまくまとめた防衛大の大内教授執筆の文献（2）を参照し、マクスウェル方程式から衛星搭載SAR実現までの歴史を振り返る。

3．豊かな社会に向けて各国の安全保障を担う軍事技術として発展を遂げたSARであるが、近年欧米を中心に、一度に広い領域を観測できる衛星搭載 SARを積極的に海洋権益の確保のために活用しようという動きがある（3）。我が国の海に囲

1864年

J.C.Maxwellによるマクスウェル方程式の完成

まれた地理的状況を考慮すると海産物の安定供給、海洋

1903年

C.Hülsmeyerが船舶を検知する初のレーダ実

資源の安定供給、更には安定した海上物資輸送等が確保

験を実施されることによる国益は計り知れない。

7例えば複数の商用の衛星搭載 SARを活用することで、図３のような海洋監視システムが考えられる

3.1

船舶探知（Ship Detection）

。ここ

（7）
有井の研究（6）により、SAR画像上の船舶は、標準では、船舶が海洋に広く分布しており、事前に登録され偏差という統計量に非常に感度が高いことが明らかになた船と未登録の船（いわゆる不審船や違法操業漁船、おった。当社では、この物理的性質を応用して船舶探知によび海賊船等）が混在すると仮定する。この特定の海域特化した標準偏差フィルターを開発し、従来用いられてを定期的に衛星搭載 SARにより撮影し、データを地上

き た 船 舶 と 海 面 の 散 乱 強 度 比 を ベ ー ス と し たCFARに ダ ウ ン リ ン ク 後、 ま ずSAR画 像 再 生 処 理 を 実 施 す（Constant False Alarm Rate）処理と比べて格段に精る。その後データ解析において、SAR画像から船舶情度、および効率を向上させることに成功した。図４にそ報や位置を抽出し、関係機関（ここでは、例として沿岸の結果を示す。SAR画像には、海洋が広く撮影されて警備隊）に情報を提供する。情報を受けた機関は、状況おり、船舶が広く点在しているのがわかる。それに対に応じて直接取り締まりを実施するか、もしくは、緊急し、標準偏差フィルター処理結果では、海面の影響が抑（4）（5）事態であることをブロードキャストする等の対策を講じ

標準偏差フィルター
処理結果

SAR画像ることが可能となる。
本システムでは、既存の商用宇宙インフラをベースとしていることがポイントであり、そのパフォーマンスを決定付けるのは、データ解析においてどのような物理情報をどのぐらいの精度、および効率で抽出できるかにある。このデータ解析部は、更に３つのプロセスにブレイクダウンされ、それぞれ、船舶探知（Ship Detection）、識別（Classification）、および認識（Recognition）となる。各キープロセスにつき、当社独自のソリューション

©Pi-SAR/JAXA 2009を次に示す。

図４©Pi-SAR/JAXA 2009

標準偏差フィルターによる船舶探知

SAR 衛星群 *1*1 もちろん光学衛星も可能な限り使用する
SARデータ

SAR画像再生
SAR画像
データ解析

受信局

船舶探知AIS, VMS等

識別ブロードキャスト

認識取締ブロードキャスト
沿岸警備隊
登録船
未登録船

図３

船舶情報
船舶位置

衛星搭載SAR群による海洋監視システム

MSS技報・Vol.228圧され、船舶のみが明確に抽出されていることがわか（アジマス圧縮とも呼ばれる）を実施するが、その時移る。なお、本フィルターに関しては、他の研究機関でも動している物体は、ドップラーシフトにより結像点がず検証がなされ、その有効性が示されているれるだけでなく、ぼけを生じる。これは、高速で移動す。

（8）
（9）

る電車内から遠くの山に焦点を合わせるときに、目の前3.2を通り過ぎる電信柱がぼやけることと等価である。この識別（Classification）

本プロセスでは、SAR画像から探知された登録／未場合、電信柱に焦点を合わせるためには、どちらの方向登 録 の 両 方 を 含 む 船 舶 情 報 を、AIS（Automaticにどのスピードで電信柱が通り過ぎるかが既知であるこIdentification System）やVMS（Vessel Monitoringとを利用し、その方向に首を振る等するであろう。もちSystem）といった船舶自身が発信する情報と相関をとろんそれにより、遠くの山々は、ぼけることとなる。実ることで識別することを目的とする。なお、本シス

際のSAR画像取得時には、船舶の速度は未知であるた

テムでは、違法性の高い未登録船は自ら情報を発信しなめ、仮定する船舶速度を次々と変化させながらアジマスいことを前提としている。

圧縮を繰り返し、ぼけが最小になる、すなわち信号強度

（1）
（10）

高い相関精度を達成するためには、光学画像では発生しないSAR画像特有の現象、 ドップラーシフトを考（12）（13）が最大になるときの速度を船舶速度と推定する（11）。本手法は、従来高精度であることは知られていた（14）慮しなければならない。図５にドップラーシフトの実例が、どのような速度刻みにすればよいか等、効率に関すを示す。点線で示されたものが航行中船舶の航跡でありる重大な課題があった。例えば、変化させる速度刻みが白丸の位置に船舶があることが期待されるが、実際の小さすぎると速度推定に時間がかかり、大きすぎると、SAR画像上では、図のようにずれた位置に船舶が写速度を見落としてしまう可能性がある。近年、有井による。この現象は、船舶の速度によるものであり、真の位る研究（15）で、効率に関する課題が解消され、ようやく置に相当するAISやVMS情報から得られる位置との相実用に供するものとなった。図６にリフォーカスISAR

関 が 劣 化 す る こ と を 意 味 す る。 例 え ば、PALSAR／による速度推定後の識別結果を示す。図中赤丸がAISかALOSを用いて、直下視から40度傾けた角度（オフナデらの情報であるのに対し、実線の緑丸は航行中船舶のィア角40度）で、時速30kmで衛星進行方向と直交するSAR画像上での探知位置である。この２つはそのまま方向（レンジ方向）に移動する船舶を観測することを仮では離れた位置にあるが、リフォーカスISARによる速定すると、SAR画像上で１km程度の未知のずれが生じ、度推定後、ドップラーシフトを考慮して破線による緑丸

特に複数の船舶が存在する場合、相関精度は著しく劣化の位置に探知位置が補正される。赤丸と破線の緑丸を比する。このような位置ずれを補正するには、SAR画像較した場合、格段に識別精度が向上したことがわかる。

上の航行中船舶の速度を正確に計測しなければならな

なお、本データは全て実観測によるものであり、当該い。この問題を解決するために、当社は、複数のソリュ

AISの位置情報が画像中の船舶のものであることは、既ーションを持つが本稿では、特にリフォーカス逆合成開知である。

口レーダ（Inverse SAR：ISAR）による速度推定手法について述べる。
本手法は、SAR画像再生原理に立脚したものであり、通常、観測対象が静止していると仮定して合成開口処理©Pi-SAR/JAXA 2009

ドップラーシフト
真の位置

航行中の船舶

航跡©Pi-SAR/JAXA 2009

図５ ドップラーシフトに伴う画像上の位置ずれ

9

図６ リフォーカスISARによる速度推定による識別精度向上（画面は、当社開発中の製品HuygensWorks®で実行）3.3

認識（Recognition）

一つ一つ異なっている。これは、偏波ごとに主体となる識別プロセスにおいて、未登録の不審船と判別された散乱メカニズムが異なるためであり、この差異は、船舶場合、その目的を把握するために、可能な限り船舶の情の材質や構造等によって生じるものである。すなわち、報（進行方向、サイズ、形式等）を抽出することが求め１回の撮影で鮮明化されたSAR画像だけでなく、識別られる。本プロセスのために新たに高分解能なSAR画に必要となる多様な情報が得られることを示している。

像や光学画像を撮影することも考えられるが、周回衛星

本章では、海洋監視システムのパフォーマンスを決定の軌道特性を鑑みると技術的課題が多い。そこで、当社

付けるデータ解析部について、３つのキープロセスを定は、既に存在する船舶探知に用いた１枚のSAR画像か義し、それに従って独自のソリューションを紹介した。

ら情報を抽出する技術開発にこだわり、その結果ポラリ

これらの技術は、開発中の製品HuygensWorks ®にて実メトリックリフォーカスISAR技術の開発に成功した。

現される。本製品は、リモートセンシングデータから本手法のベースは、前項に述べたリフォーカスISAR

様々な物理情報を抽出するためのライブラリであり、多であり、その違いは、推定された速度を用いて画像の鮮様な販売形態に対応することを可能にする。例として、明化を行う点にある。更に、当社で培ってきたポラリメ

デスクトップアプリケーション、およびウェブアプリケ

トリックSAR画像に関する技術ーションへの適用例を図８に示す。

（16）
（17）
（18）
（19）
（20）を組み合わせたものが、ポラリメトリックリフォーカスISARである。図７に、本手法を適用した処理結果を示す。ここで、SAR撮影方式の一つに、電磁波の特性を考慮した

デスクトップアプリケーション

ウェブアプリケーション

ポラリメトリックSARと呼ばれる技術があり、それにGUIサーバプログラムより、１度の観測で偏波特性の異なる複数の画像を生成++

HuygensWorks

HuygensWorks

することができることに留意する。左のSAR画像は、図６の船舶をカラー表示したものであり、ぼけが生じているのがわかる。それに対し、ポラリメトリックリフォ(c) JAXA Pi-SAR

PC

ーカスISAR処理後の画像は、船舶の外形や内部構造等

PC

サーバ

(c) JAXA Pi-SARがシャープに画像化されていることがわかる。図では、PC

垂直（V）偏波と水平（H）偏波を組み合わせること

ウェブブラウザ

で、HH、HV、およびVVの３つの偏波画像とそれらをスタンドアローン平均した画像の計４枚が示されており、画像の映り方が

図８

クラウドサービス

HuygensWorks の適用形態例

HH®

HVSAR画像©Pi-SAR/JAXA 2009

ポラリメ
トリック
リフォーカス
ISAR処理VV©Pi-SAR/JAXA 2009

各偏波の平均©Pi-SAR/JAXA 2009

©Pi-SAR/JAXA 2009

図７

©Pi-SAR/JAXA 2009

ポラリメトリックリフォーカスISAR処理結果

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10

4．むすび〜安心できる社会の実現に向けた取り組み〜
当社は、衛星搭載 SARをベースとした海洋監視技術を地震や津波、洪水等天災からの復旧、復興にも積極的に活用することにより、予期せぬ事象に対して安心できる社会への貢献を目指している。
2011年３月11日の東日本大震災発生後、当社の海洋監視技術を駆使し、JAXAを通じて日本政府に対し、人命救助、海運物資の輸送、および漂流物の監視に供する情報を積極的に提供してきた。一例として、当社が実施した2011年 ３ 月13日 の 東 北 地 方 太 平 洋 沖 のPALSAR／
ALOS画像からの漂流物解析結果が、JAXA

地球観測研究センター（EORC）ウェブサイトに2011年３月23日付けで掲載された。
（図９参照。
）
また、2011年末にタイに甚大な被害を与えた洪水災害が記憶に新しいが、当社は、特に経済的損失の大きかった工業団地の冠水／非冠水エリアの解析ついて、技術支

図10 タイ洪水解析結果（提供：宇宙航空研究開発機構（JAXA））援を実施した。本詳細についても上記ウェブサイトに2011年12月 ８ 日 付 け で 掲 載 さ れ て い る。（図10参 照。
）

参考文献

なお、本解析では、航空機搭載 SARであるPI- SAR-Lで取得されたHV画像から情報抽出を実施した。

⑴

当社は、今後も衛星搭載SARによる海洋監視に限らず、リモートセンシングに関して幅広く取り組むこと宇宙利用を進めて行きたい。

基文、「ALOSシリーズによる海上サーベイ

ランス」、ALOS-2ワークショップ、Mar. 2010⑵

で、そのポテンシャルを存分に引き出し、社会に貢献できる

有井大内和夫、「合成開口レーダの基礎」、東京電機大学出版局、東京、2004年.
⑶

Technical Exchange on AIS via Satellite

なお、本稿で使用した全てのSAR画像は、JAXAより（TEXAS）やCollaboration in Space for International提供頂いたものであり、その御好意に厚く御礼申し上げ

Global Maritime Awareness（C-SIGMA）といったる。

欧米中心のフレームワーク⑷

M.Arii, Contribution of SAR observation systems
for ocean security , Indonesia-Japan Workshop
on Earth Observation Satellites, Jakarta,
Indonesia, May, 2011.

⑸

M.Arii,Conceptual design for spaceborne ocean

surveillance system based on radar scattering
theory, Collaboration in Space for InternationalG l o b a l M a r i t i m e A w a r e n e s s（C - S I G M A）,
Frascati, Italy, Jun., 2011.
⑹M. Arii, An analysis of scattering from a floating
object on the sea using three-component
backscatter model for polarimetric radar, AsiaPacific-Radio Science（AP-RASC）2010, Toyama,Japan, Sep. 2010.
⑺

M. Arii, Improvement of ship-sea clutter ratio ofSAR imagery using standard deviation filter

図９ 当社漂流物解析結果（提供：宇宙航空研究開発機構（JAXA））

11,

IGARSS 2011, Vancouver, Canada, Jul. 2011.
⑻

K. Ouchi, Ship detection by ALOS-PALSAR: An

overview⑼, The Asia Pacific Conference on SAR⒅

characterization for polarimetric scattering fromE-S. Won, and K. Ouchi,

vegetation canopies, IEEE Trans. Geosci. Remote

Comparison of ship

ground based maritime radar and AIS, The

M. Arii, J. J. van Zyl and Y. Kim,

Adaptivemodel-based decomposition of polarimetric SAR

Seoul, Korea, Sep. 2011.

covariance matrices, IEEE Trans. Geosci. Remote

M. Arii,Sens., vol. 49, no. 3, pp. 1104-1113, Mar. 2011.

The result of ALOS collaborative, 18th Asia-Pacific Regional Space⒇

J. J. van Zyl, M. Arii, and Y. Kim,

Model-based

Agency Forum（APRSAF-18）, Singapore, Dec.

decomposition of polarimetric SAR covariance2011.

matrices constrained for non-negative

有井基文、「速度測定装置、速度測定方法および速度測定プログラム」、特許登録番号4791136⑿

Sens., vol. 48, no. 9, pp. 3349-3357, Sep. 2010.
⒆

Asia Pacific Conference on SAR（APSAR）2011,

investigation⑾

A general（APSAR）2011, Seoul, Korea, Sep. 2011.
detection algorithms using ALOS-PALSAR,⑽

M. Arii, J. J. van Zyl and Y. Kim,

有井eigenvalues, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.,
vol. 49, no. 9, pp. 3452-3459, Sep. 2011.

基文、「位置特定装置、画像再生装置、位置特定方法および位置特定プログラム」、特許登録番号4791137⒀

有井基文、「レーダ画像処理装置、レーダ画像識別方法およびレーダ画像識別プログラム」、特許登録番号4651499⒁

有井基文、「目標物速度測定装置、目標物速度測定プログラム及び目標物速度測定方法」、特許登録
番号4791239⒂

M. Arii,

Velocity correlation functions of amoving target in SAR imagery, International

Polarimetric SAR Workshop in Niigata 2010,
Niigata, Japan, Sep. 2010.
⒃

M. Arii, J. van Zyl, and Y. Kim, Retrieval of soil
moisture under vegetation using polarimetricscattering cubes, IEEE International Geoscienceand Remote Sensing Symposium（IGARSS）2010,
Hawaii, USA, Jul. 2010.
⒄

M. Arii, J. van Zyl, and Y. Kim,

Measuringorientation and randomness of vegetation using
polarimetric SAR data

, IEEE International

Geoscience and Remote Sensing Symposium（IGARSS）2011, Vancouver, Canada, Jul. 2011.

MSS技報・Vol.22

12