Global Environmental Monitoringby ALOS PALSAR
地球環境を捉える「だいち」
Science Results from the ALOS Kyoto & Carbon Initiative─ALOS 京都・炭素・観測計画から得られた科学的成果─

Global Environmental Monitoring by ALOS PALSAR
地球環境を捉える「だいち」
Science Results from the ALOS Kyoto & Carbon Initiative─ALOS 京都・炭素・観測計画から得られた科学的成果─

CONTENTS 目次
The ALOS Kyoto & Carbon (K&C) Initiative ……… 4
ALOS 京都 ･ 炭素観測計画について
The Advanced Land Observing Satellite (ALOS) …… 6
陸域観測技術衛星（ALOS）
The Phased Array L-band Synthetic
Aperture Radar (PALSAR) …………………………… 7
フェーズドアレイ方式 L バンド合成開口レーダ（PALSAR）
The ALOS Basic Observation Scenario (BOS) ……… 8
ALOS の基本観測計画

Mosaics モザイク
M-01：Global ………………………………………… 10
Generation of PALSAR 50 metre resolution global
mosaics
50m 分解能 PALSAR による全世界モザイクの作成
M-02：Global ………………………………………… 12
Wide-beam PALSAR ScanSAR mosaics
ScanSAR による世界 4 か所のモザイク
M-03：Africa ………………………………………… 14
A fine resolution wall-to-wall mosaic of the African
continent
アフリカ大陸を端から端まで高解像度画像で見る
M-04：North and South America ………………… 16
ALOS PALSAR mosaics over North and SouthAmerica
ALOS/PALSAR モザイク画像で南北アメリカを見る

Forests 森林
F-01：South America ………………………………… 18
Near Real Time Monitoring of Brazilian Amazon
Deforestation
ブラジル、アマゾンの森林伐採を準リアルタイムで監視
F-02：South America ………………………………… 20
Deforestation Monitoring for Law Enforcement
法執行のための森林伐採監視
F-03：South America ………………………………… 22
Detecting 14-year tropical forest change by ALOS
and JERS-1
アマゾンやインドネシアに於ける森林伐採
F-04：South America ………………………………… 24
Forest cover mapping and change detection in the
Xingu watershed, Mato Grosso, Brazil
アマゾンのシングー川流域で森林の変化を捉える
F-05：Australia ……………………………………… 26
Estimation of vegetation above-ground biomass inQueensland, Australia
オーストラリア、クイーンズランド州の地上植生バイ
オマス量を算定
F-06：Australia ……………………………………… 28
Mapping and characterization of woody regrowth,
Queensland, Australia
オーストラリア、クイーンズランド州での木の再成長
マッピング
F-07：Southeast Asia ………………………………… 30
Wide area land cover mapping of Borneo
ボルネオの広域土地被覆マッピング
F-08：Southeast Asia ………………………………… 32
Consistent land cover change monitoring in Borneo
ボルネオで土地被覆の変化を連続して監視

2

F-09：Southeast Asia ………………………………… 34
Mapping of Land Cover in Riau Province, Sumatra,Indonesia
インドネシア、スマトラのリアウ州の土地被覆マッピング
F-10：Southeast Asia ………………………………… 36
Mapping deforestation in Sumatra using multitemporal ALOS ScanSAR data
ALOS/ScanSAR データでスマトラ島の森林伐採をマッ
ピング
F-11：Southeast Asia ………………………………… 38
Forest logging and tree plantations in Vietnam
ベトナムの森林伐採と植林
F-12：Africa …………………………………………… 40
Land cover and topographic mapping at national scalein Malawi
マラウィ全土の土地被覆と地形図
F-13：Africa …………………………………………… 42
Using ALOS PALSAR for timber volume estimation
in forest plantations in South Africa
ALOS/PALSAR を南アフリカの森林植林地樹木量推定に利用
F-14：Europe ………………………………………… 44
National clear-cut mapping in Sweden
スウェーデンにおける森林伐採
F-15：Asia …………………………………………… 46
Boreal Land Cover and Forest Structure Mapping
針葉樹林の土地被覆と森林構成のマッピング
F-16：Asia …………………………………………… 48
Mapping 10-year changes in forest biomass in Central
Siberia
中央シベリアにおける森林バイオマス量の 10 年間の変化

Wetlands 湿地帯
W-01：South America ……………………………… 50
Wetland management and wild life protection in the
Pantanal
パンタナル湿原の管理と野生生物保護
W-02：South America ……………………………… 52
ALOS reveals regional-scale eﬀects of La Niña 2008
ALOS が明らかにしたラニーニャ現象
W-03：South America ……………………………… 54
Habitat mapping for biodiversity and conservation on
the Amazon ﬂoodplain
アマゾン氾濫原の生物多様性と保護のための生息環境
マッピング
W-04：South America ……………………………… 56
Regional inundation mapping for carbon cycle,hydrologic, and climate modeling in the Amazon basin
アマゾン川流域の炭素循環、水循環、気候モデリングのための浸水マッピング
W-05：Africa ………………………………………… 58
Mapping of threatened wetlands along the Nile River
ナイル河畔の危機に瀕した湿地帯のマッピング
W-06：Africa ………………………………………… 60
Mapping wetlands in Africa to improve understanding of
wetland-livelihood interactions Lake Urema, Mozambique
湿原と生活環境を理解するためにアフリカ湿地帯のマッピング、モザンビーク・ウレマ湖の事例
W-07：Africa ………………………………………… 62
Flood duration mapping in the Congo River Basin
コンゴ川流域における洪水域と期間の把握
W-08：Australia ……………………………………… 64
Structural mapping of Australian mangroves
オーストラリアのマングローブの構造マッピング

W-09：Southeast Asia ……………………………… 66
Monitoring of mangrove swamp clearings andregrowth
マレーシアのマングローブの把握
W-10：Southeast Asia ……………………………… 68
Wetland extent, inundation patterns and vegetation
change in the Greater Mekong Basin
メコン川流域の湿地帯の浸水パターンと植生変化
W-11：Southeast Asia ……………………………… 70
Mapping of peat swamp forests in Indonesia
インドネシアの泥炭湿地林のマッピング

Deserts 砂漠
D-1：Africa …………………………………………… 82
Mapping of sub-surface geology in Sahara to support
water prospecting
水源確保のためのサハラ砂漠地下のマッピング
Keyword INDEX ……………………………………… 84
キーワードインデックス
ALOS Kyoto & Carbon Initiative - Science Team
members ……………………………………………… 85
京都・炭素計画チーム名簿

W-12：Southeast Asia ……………………………… 72
Mapping Rice Agro-Ecological Conditions to Track
Avian Inﬂuenza
稲作と生態状況のマッピングで鳥インフルエンザを追跡
W-13：Asia …………………………………………… 74
Mapping and Monitoring Rice Agriculture with ALOS
ScanSAR Imagery
ALOS ScanSAR 画像で稲作農業をマッピング
W-14：North America ……………………………… 76
Assessing climate change and greenhouse gas
emissions from rice crops.
気候変動と温室効果ガス排出を米作から見る
W-15：North America ……………………………… 78
Mapping wetland ecosystems across Alaska
アラスカでの湿地帯エコシステムのマッピング
W-16：North America ……………………………… 80
Estimates of lake size distribution and carbon burial
across the Canadian landscape
カナダ全域の湖での炭素埋蔵と分布の予測

3

PR EFACE
はじめに

4

The ALOS Kyoto & Carbon (K&C) Initiative

ALOS 京都 ･ 炭素観測計画について

Masanobu Shimada, Manager ALOS Science Program
Ake Rosenqvist, K&C Initiative Science Coordinator

島田 政信（ALOS 解析研究プロジェクトマネジャー）
オーケ・ローセンクイスト（京都 炭素観測計画 コーディネータ）This booklet presents results obtained within the ALOS Kyoto& Carbon (K&C) Initiative. The Initiative builds on the experience
gained from the JERS-1 Global Rain Forest and Boreal Forest
Mapping (GRFM/GBFM) projects, in which SAR data from the
JERS-1 satellite were used to generate image mosaics over the entire
tropical and boreal zones of Earth. While the GRFM/GBFM projects
were undertaken already in the mid 1990's, they demonstrated
the utility of L-band SAR data for mapping and monitoring forest
and wetland areas and the importance of providing spatially andtemporally consistent satellite acquisitions for regional-scalemonitoring and surveillance.
T he A LOS K&C I n itiative is set out to suppor t d at aand information needs raised by international environmental
Conventions, Carbon cycle science and Conservation of theenvironment. The project is led by JAXA EORC and supported byan international Science Team consisting of some 25 research groups
from 14 countries.
The objective of the ALOS K&C Initiative is to develop
regional-scale applications and thematic products derived primarily
from ALOS PALSAR data that can be used to meet the specificinformation requirements relating to Conventions, Carbon andConservation. The Initiative is undertaken within the context of
three themes which relate to three specific global biomes; Forests,
Wetlands and Deserts. A fourth theme deals with the generation ofcontinental-scale ALOS PALSAR image mosaics. Each theme has
identified key products that are generated from the PALSAR data
including land cover, forest cover and forest change maps, biomass
and structure (Forests), wetlands inventory and change (Wetlands)
and freshwater resources (Deserts). Each of these products are
generated using a combination of PALSAR, in situ and ancillarydatasets.
The mosaic data sets and thematic products generated within
the Initiative are available to the public at the K&C homepage at
JAXA EORC: http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/kyoto/kyoto_index.
html

本冊子は ALOS 京都・炭素観測計画プロジェクトで得られた
成 果 を 示 し て い ま す。 こ の 計 画 は JERS-1（Japanese Earth
Resource Satellite-1、地球資源衛星１号「ふよう１号」）衛星を用いた全球熱帯雨林及び北方林マッピングプロジェクトを基本に、
JERS-1 から ALOS/PALSAR データを用いて地球の全熱帯、北方圏をカバーするモザイク画像として作成しました。
全球熱帯雨林と、北方林マッピングプロジェクトは、1990 年代の半ばから 2000 年前半にかけて実施されたものですが、本プロジェ
クトでは ALOS の長波バンドの SAR データを森林や湿原の監視に活用し、衛星を使った継続的な空間的、時間的な監視や警戒が地域
的スケールで重要だということが明らかになりました。
ALOS 京都・炭素観測計画は、環境保全、炭素循環などの国際環境に関する会議により取り上げられたニーズに対して、科学的な情報を提供するために作られました。本事業は JAXA EORC が先導し、14 か国からの 25 の研究グループからなる国際的な科学者のチームがそれをサポートしました。
このプロジェクトの目的は、炭素循環と保護管理の国際会議からの要請に基づき、ALOS PALSAR のデータを特殊な情報を得るために使用するというテーマにそって行われました。
観測計画は、森林、湿地帯、砂漠という３分野での地球規模のバイ
オマスをテーマにして実施し、第４のテーマは、ALOS PALSARのモザイク画像の大陸規模での実施使用としています。その内容は、
土地被覆、森林植生、森林変化マッピング、バイオマスと構成（森林）、
地球規模の湿原調査と変化（湿地帯）、水資源（砂漠）という４分野です。
本書で紹介している、個々の結果は PALSAR データと副次的なデータの組み合わせを使って作成しました。モザイクデータは本事業の目的に沿い、JAXA EORC の京都・炭素観測計画ホームページにも公開されています。

http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/kyoto/kyoto_index.html

The Science Team

6th ALOS Kyoto & Carbon Science Team meeting
Tokyo, Japan (March, 2005)

第 6 回京都・炭素計画チーム会議
2005 年 3 月 於：東京

9th ALOS K&C Science Team meeting
Tsukuba, Japan (January, 2009)

2nd JERS-1 SAR Global Forest Mapping project meeting
Pasadena / California, USA (November, 1997)

第 9 回京都・炭素計画チーム会議
2009 年 1 月 於：筑波

第 2 回 JERS-1 SAR 地球森林マッピングプロジェクト会議
1997 年 11 月 於：カリフォルニア・パサディナ

5th JERS-1 SAR Global Forest Mapping project meeting
Fairbanks / Alaska, USA (March, 2001)

6th JERS-1 SAR Global Forest Mapping project meeting
Cairns, Australia (April, 2002)

第 5 回 JERS-1 SAR 地球森林マッピングプロジェクト会議
2001 年 3 月 於：アラスカ・フェアバンクス

第 6 回 JERS-1 SAR 地球森林マッピングプロジェクト会議
2002 年 4 月 於：オーストラリア・ケルン
5The Advanced Land Observing Satellite (ALOS)
陸域観測技術衛星（ALOS）
The Advanced Land Observing Satellite (ALOS), also known
as "Daichi", was launched by JAXA with an H-IIA rocket from
Tanegashima Space Centre on January 24, 2006. ALOS carries three
remote sensing instruments: the along-track 2.5 metre resolution
Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping (PRISM),
the 10-metre resolution Advanced Visible and Near-Infrared Radiometer2 (AVNIR-2), and to maintain Japan’s commitment to spaceborne L-band
SAR, the Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR).
ALOS was placed in a sun-synchronous orbit at 691 km, witha local equator pass time at about 10:30 and 22.30, in descending
and ascending directions respectively. With a 46-day repeat cycleand 14+27/ 46 revolutions per day, ALOS requires 671 passes to completea full global coverage. For temporary on-board data storage, ALOS isequipped with a 96 Gbyte High-speed Solid State Recorder (HSSR),
which serves all three instruments. The Hatoyama Earth Observation
Center (EOC) constitutes the main ground station for data downlink
from ALOS. The majority of the data from ALOS are transmitted via
the Data Relay Test Satellite (DRTS), which stationed in a geostationary
orbit over the Indian Ocean at E90°.
ALOS can be considered a pathfinder mission for global
environmental monitoring, both due to advanced instruments, and inparticular the PALSAR, but also due to the systematic data acquisition
strategy (BOS) which has been implemented. The BOS has been
designed to provide consistent, wall-to-wall observations at fineresolution of all land areas on the Earth on a repetitive basis, in a manner
which has earlier been conceived only for coarse and medium resolution
instruments.
Figure 1: The launch of ALOS. Tanegashima Space
Center, January 24, 2006.
図１：ALOS 打ち上げ。2006 年 1 月 24 日、種子島宇宙センター

Figure 2: The Advanced Land Observing Satellite(ALOS). Inset (top right): The Data Relay Test Satellite(DRTS) which is used for data transmission between
ALOS and the ground receiving stations in Japan.
図２：陸域観測技術衛星（ALOS）挿入図（右上）：
データ中継技術衛星 (DRTS) ALOS と日本の地上データ受信局間のデータ中継をしています。

6

ALOS CHARACTERISTICS
陸域観測技術衛星 ALOS(ADVANCED LAND OBSERVINGSATELLITE) は、「 だ い ち 」 の 愛 称 で 呼 ば れ て い ま す。
2006 年 1 月 24 日に種子島宇宙センターから H-IIA ロケットに搭載して、JAXA により打ち上げられました。
「だいち」には３つのセンサが搭載されています。パンクロマチック立
体視センサの PRISM は 2.5m 分解能の光学センサ、高性能
可視近赤外放射計２型の AVINIR-2 は 10 ｍの分解能の光学
センサ、L バンド SAR のフェーズドアレイ方式 L バンド合
成開口レーダ（PALSAR）は１０m の分解能での映像レーダです。
ALOS は、691km の高さの太陽同期軌道を飛び、赤道上
空を現地時間の午前 10:30 分と午後 22:30 分に通過します。回帰日数は 46 日で、１日に 14 ＋ 27 / 46 回地球の周りを周回しながら、671 周回で地球全体を完全にカバーします。衛星上でのデータの一時保存には、96 ギガバイトの高速ソリッドステートレコーダ（HSSR）装置をもちい、３つのセンサを支えています。鳩山受信局（EOC）が ALOS
からのデータを地球に伝えるキーステーションの役目を果たしています。インド洋上の東経 90 度にある地球静止軌道上にある、データ中継技術衛星（DRTS）を経由して、主要データが転送されます。
PALSAR に特徴的な高度な機能を持ち、体系的なデータ取得計画（BOS）が実施されているため、ALOS は地球環
境監視のための先駆的役割を担うと考えられます。BOS は、
地球全体を繰り返し、高解像度で隅から隅まで一貫して観察するように設計されていますが、これまでは、中解像度のセンサーのためだけに考えられてきたものでした。

ALOS 主要諸元

Item
項目

Characteristics
特性

Launch
打ち上げ日

24 January, 2006
2006 年 1 月 24 日

Place of Launch
打ち上げ場所

Tanegashima Space
種子島宇宙センター

Total weight Center
衛星質量

約 4 トン

発生電力

約７kW（寿命末期）

設計寿命

3〜5年

Orbit
軌道

Polar, sun synchronous
太陽同期 準回帰軌道
Altitude高度

691.65 km（赤道上空）

Inclination
軌道傾斜角98.16 deg.
98.16 度Recurrence cycle
回帰日数

46 days (2 days sub-cycle)
1427/46 rev./day; 671 rev./cycle
46 日（サブサイクル 2 日）
14 ＋ 27/46 自転、671 走査

Orbital control (target) Cross-track< +/- 500 m
軌道調整（目標値） Height < +/-500 m
クロストラック < +/- 500 m
高度 < +/-500 m
姿勢決定精度2.0x 10-4°以内（オフライン、GCP あり）

位置決定精度

1m 以内（オフライン）

High-speed Solid
State Recorder (HSSR)
高速ソリッドステートレコーダ（HSSR）

Data transmission:
データ転送速度Ka-band antenna
Ka- バンドアンテナ
X-band antenna
X- バンドアンテナ

Capacity: 96 Gbytes
Data rate: 360 Mbps (recording)
240 Mbps (playback)
容量 96 Gbytes
データ伝送速度 記録時 360 Mbps
生時 240 Mbps

再240 Mbps (via Data Relay Test Satellite, DRTS)
120 Mbps (direct down-link)
240 Mbps（データ中継衛星経由）
120 Mbps（直接送信モード）

Solar Array Paddle
ソーラーアレイパドル

3 m x 22 m, 9 segments
3 m x 22 m, 9 セグメント

Generated power
出力

8.5 kW (at launch)
8.5 kW（打ち上げ時）

The Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR)
フェーズドアレイ方式 L バンド合成開口レーダ（PALSAR）
フェーズドアレイ方式 L バンド合成開口レーダ（PALSAR）
The Phased Array L-band Synthetic Aperture Radarは、日本の地球資源観測衛星（JERS-1: 1992-1998）に(PALSAR) is an enhanced version of the SAR instrument
搭載された SAR をさらに性能向上したものです。PALSAR
onboard the Japanese Earth Resources Satellite (JERSは多偏波を持つレーダであり、Ｌバンドの周波数は 1270
1: 1992-1998). It is a fully polarimetric instrument, which
MHz (23.6 cm) です。４つのパネルから構成されるアンテ
operates in L-band with 1270 MHz (23.6 cm) centre
ナは 3.1m x 8.9m の大きさがあります。
frequency. The radar antenna consists of four panel
PALSAR は５つの異なった観測モードで運用することがsegments, with a total size of 3.1 by 8.9 m.
できます。すなわち、単偏波高分解能モード（FBS）、二偏波
PALSAR can be operated in ve different observation
高分解能モード(FBD)、
多偏波モード（POL）、
ScanSARモーmodes: Fine Beam Single polarisation (FBS), Fine Beamド、及び直接伝送モード (DT) です。72 の選択肢のあるファ
Dual polarisation (FBD), Polarimetric mode (POL), Wide
インビームモードの中から、２つが実際の運用に選択されてBeam (ScanSAR) mode and Direct Transmission (DT)います。HH 偏波を持ち、オフナディア角が 34.3°で、バン
mode. Out of the 72 alternative Fine Beam modes available,
ド幅は 28 MHz の FBS と、
HH と H Ｖ偏波を持ち、オフナディ
two have been selected for operational use: FBS with HH
ア角が 34.3°
で、バンド幅は 14 MHz の FBD です。観測幅
polarisation, 34.3° off-nadir angle and 28 MHz bandwidth,
は 70km で、地上分解能は FBS で 10 x 10m、FBD では
and FBD with HH+HV polarisation, 34.3° off-nadir ange
10 x 20m です。34.3°の中心オフナディア角を持つビームand 14 MHz bandwidth. The swath width is 70 km and theはは 36.6°‒ 40.9°の入射角の領域を観測します。
ground resolution 10x10 m (FBS) or 10x20 m (FBD). The
広域観測モードの ScanSAR は、単偏波 (HH) の 14 MHz
34.3° off-nadir angle corresponds to an incidence angle
バンド幅で、およそ 100 m の地上分解能があります。特徴
range of 36.6° – 40.9° from near to far range.
としては、350 km の観測幅をもち、そのなかで入射角はThe wide-swath ScanSAR mode most commonly used
18.1°
から 43.0°に変わります。PALSAR の ScanSAR モー
operates with a single (HH) polarisation, 14 MHz bandwidth
ドは、観測幅が広いので、パス間引きで運用され（例えば、
and approximately 100 m ground resolution. It features a
３パス毎に１パスの運用）、光学センサとの競合を最小化して
350 km swath width with an incidence angle range varying
います。
from 18.1° to 43.0°. In PALSAR ScanSAR mode, only one
京都・炭素観測プロジェクトの中では、PALSAR のファ
in every three passes is acquired under normal operations
インビームデータや ScanSAR データを、JAXA が Sigma(1, 4, 7, etc.) to minimise conicts with the optical sensors.
SAR プロセッサを用いて全数処理し、50 m 分解能画像にThis reduced acquisition sequence however still provides
直して、K&C サイエンスチーム用に提供しています。
full (50%) swath overlap at
the Equator.
W i t h i n t h e Ky o t o& Ca rbon I n it iat ive, t he
PALSAR Fine Beam data areprocessed by JAXA (using the
JAXA Sigma-SAR processor)
to 50 meter resolution path
image products, and provided
to the K&C Science Team
members for analysis.
Figure 1: Deployment of the PALSAR antenna in space 図１：宇宙での PALSAR のアンテナ配置

Antenna size
アンテナサイズCentre frequency
中間周波数
Chirp band width
バンド幅Transmission peak power
伝送出力
Pulse Repetition Frequency
パルス反復周波数
Image modes
画像モード

Bit quantisation
ビット数
Swath width
観測幅Off-nadir angle
オフナディア角
Look direction
方向
Ground resolution
地上分解能
Rg (1 look) x Az (2 looks)

Data rates
データ数値
Yaw steering
偏揺れ角操作ALOS PALSAR
8.9 m x 3.1 m
1270 MHz / 23.6 cm
28 MHz (FBS, ScanSAR long burst)
14 MHz (FBD, POL, ScanSAR short burst)
2 kW
1500 – 2500 Hz (discrete stepping)
Fine beam mode (FBS, FBD):・Single polarization (HH or VV)
・Dual pol. (HH/HV or VV/VH)
Polarimetric mode (POL):・Quad-pol. (HH/HV/VH/VV)
ScanSAR mode:・Single polarization (HH or VV)
・No. sub-beams: 3, 4 or 5
・Short (14 MHz) or long (28 MHz) burst
Direct Transmission mode (DT):・FB single pol (14 MHz)・ScanSAR (14 MHz)
5 bits70 km (FBS, FBD @ 34.3°)
30 km (POL @ 21.5°)
360 km (ScanSAR 5-beam)
Variable: FBS/FBD: 9.9°–50.8°
POL: 9.7°–26.2°
Fixed: ScanSAR: 20.1°-36.5° (beam 1-5)
Right
10 m x 10 m (FBS @ 34.3°)
20 m x 10 m (FBD @ 34.3°)
31 x 10 m (POL @ 21.5°)~71-157m (4 look) x 100m (2 look)(ScanSAR 5-beam)
240 Mbps (FBS, FBD, POL)
120 Mbps (DT, ScanSAR)
Yes (near-zero Doppler)

7

The ALOS Basic Observation Scenario (BOS)
Apart from the unique conguration of the PALSAR sensor, being the only
orbital L-band SAR instrument in operation, ALOS features an entirely new
acquisition concept, aiming at producing spatially and temporally consistent
coverages of the planet on a repetitive basis, to accommodate systematic globalscale, ne-resolution, monitoring of the environment.
JAXA has acknowledged the critical need for consistent satellite dataover extensive regions and allowed the establishment of an unprecedented,
global systematic acquisition strategy - the Basic Observation Scenario (BOS)- in support of the science goals for the ALOS mission. Unlike the common
background missions defined for most Earth Observation satelites, the ALOSBOS has been implemented as a top-level foreground mission with a priority
second only to that of special observation requests and emergency observations(e.g. earthquakes, natural disasters) and sensor calibration/validation.
In operation since late 2006, the BOS has resulted in a comprehensive andhomogeneous global archive of PALSAR, PRISM and AVNIR-2 data, in which a
consistent time-series for data can be found for any arbitrary point or region on
Earth. Previously, such consistent data archives existed only for coarse resolution
satellites.
The Basic Observation Scenario is particularly effectual for the PALSAR
sensor, which has the great advantage of not being constrained by clouds orhaze. The PALSAR BOS was designed to full the following general acquisition
concepts:• Spatial consistency: Continuous wall-to-wall acquisitions over continental
areas.
• Temporal consistency: Each regional acquisition performed during limited time
windows to maximise seasonal homogeneity in each wall-to-wall coverage• Revisit frequency: Semi-annual repetition to accommodate systematic
monitoring of bio- and geophysical changes.
• Timing: Acquisitions performed during the same time period(s) every year tominimize temporal bias.
• Sensor consistency: Selection of a limited number of operational default modes
to maximize data homogeneity and minimise programming conicts.
• Mission-term continuity: Strategy operations until the end of the ALOS
mission life.
The ALOS BOS is rened on a continuous basis and the latest plan updates
are available for viewing at the JAXA EORC homepage: http://www.eorc.jaxa.jp/
ALOS/en/obs/overview.html

8

ALOS の基本観測計画
世界で唯一の衛星用 L バンド SAR（PALSAR）を搭載した ALOS（「だいち」）
は、衛星のデータ取得能力がこれまでの衛星に比べて飛躍的に増えているということもあり、その観測計画には新しい特徴があります。
全体として観測計画は様々な利用者の要求を満たすように作られていますが、
特に、地球環境監視に関して、時期的にも空間的にも均質な地球観測データの取得を目的としたものとなっています。具体的には、地球全球をいくつかのブロッ
クに分け、ブロック毎にほぼ同じ時期に観測し、それを順次広げることで最終的に全球観測に仕上げるというものです。これにより時期的に均質なデータを得る
ことができます。また、
地上分解能が高い為に空間的にも高分解能が保証されます。
最低でも一年に二回は全球を観測します。勿論、緊急観測、検証を優先した観測、一般利用者の観測も考慮されます。このような、基本的な観測計画を「基本観測計画」BOS と称して、打ち上げ前に用意しました。
2006 年後半から運用された BOS は、PALSAR や、PRISM、AVNIR-2 のそれぞれのセンサーを活用し、全球規模でのデータを取得できるようになりました。
基本観測計画は、雲や降雨中でも観測できるという性能を持つ PALSAR には
特に効果的です。ALOS BOS は下記に示すような特徴があります。
・空間的一様性：大陸規模で隅から隅までのデータを取得できます。
・時間的一様性：季節的に均質なデータを取得できます。
・観測頻度：生物学的、地理学的に体系的モニタリングを行う為にも、半年毎に繰り返してデータを取得します。
・観測時期：毎年同一時期に観測を行うことで、時間的誤差を最小限にします。
・センサー間の競合：３センサー間の競合を最小限にして、データ取得効率を高めています。
・観測の継続性：ALOS のミッションが終了するまで、観測計画の運用は継続を考慮します。
ALOS BOS は観測運用会議の決定事項を反映しながら、定期的に改良されて、最新計画は下記の JAXA 地球観測研究センターのホームページで見ることができます。

http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/obs/overview.html

Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Systematic acquisitions through the PALSAR Basic Observation Scenario (BOS). Cloud-freecontinental PALSAR coverage acquired during short time window (July 28 – Sep 11, 2009).
図１：PALSAR 基礎観測計画（BOS）で体系的に取得。PALSAR が短期間の観測で取得した大陸規模の画像。
（2009 年 7 月 28 日―9 月 11 日）

9

Mｰ01

GlobalSoutheast Asia
東南アジア
South America
アマゾン
Australia
オーストラリア

Central Africa
中央アフリカMosaics
モザイク※ This work has been undertaken
by Masanobu Shi mad a (JA X A
E O RC ) , Ta k a h i r o O t a k i a n dDaisuke Sango (RESTEC) within
the framework of the JAXA Kyoto& Carbon Initiative.
本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都・炭素 観 測 計 画 の 枠 組みで、島 田 政
信 (JAXA 地球観測研究センター、
EORC), 大 滝 崇 裕、三 五 大 輔 ( リモ ートセ ン シング 技 術 セ ン タ ー、
RESTEC) が実施しました。

10

Generation of PALSAR 50 metre resolution
global mosaics

50m 分解能 PALSAR による
全世界モザイクの作成

Contributed by: Masanobu Shimada, JAXA EORC

寄稿：島田政信（JAXA/EORC チーム）

Calibration and validation of the ALOS PALSAR sensor, which was
conducted after the ALOS launch in 2006, reported that PALSAR imagery havehigh geometric accuracy (9.7 m Root Mean Square Error), and that the radiometricaccuracy and stability are high. PALSAR has the capacity to perform acquisitions
during almost 70% of every (100 minute) orbit, and by downlinking the acquired
data via the Data Relay and Tracking Satellite (in geostationary orbit over the
Indian Ocean), some 1500 scenes can be received at the JAXA ground stations
every day.
The global systematic acquisition strategy that is implemented for ALOS,(also referred to as the Basic Observation Scenario, BOS) provides full coverageof the global land surface twice per year, summer and winder (or dry and wet
seasons) at resolutions of 10 metres at single (HH) polarisation and 20 metres atdual (HH+HV) polarisation. Since ALOS was declared operational in October
2006, JAXA has (as of June, 2010) collected full ne resolution coverages over the
Earth land surface more than 20 times.
JAXA EORC is using these extensive data for research activities within
the framework of the Kyoto & Carbon Initiative, including for example forest/
non-forest classifications, biomass estimation and monitoring of environmental
changes. An important task for JAXA is the generation of ne resolution mosaic
data sets, ortho-rectied using Digital Elevation Models to correct for topographic
effects. The gures illustrate samples of the continental-scale mosaics generated
by JAXA. The mosaics are generated from the full-resolution PALSAR data, but
provided at 50 m spatial resolution to improve radiometric quality and reduce
memory space.
Figure 1 shows a 50 m resolution, dual polarisation (HH+HV) mosaic
covering the entire Southeast Asia and Papua New Guinea, using data acquired in2007 (SE-Asia) and 2008 (PNG). To create the colour composite, the HH channel
is displayed in red, HV in green and the HH/HV ratio in blue. Since the HVpolarisation is particularly sensitive to backscattering from the forest canopy, forest
areas appear green in the mosaic. Lower vegetation and non-forest appear darker,
often in purple colours. Figures 2-4 show mosaics generated over Australia, using
data acquired in 2008, and over Central Africa and northern South America, using
data acquired in 2009. All mosaics are generated at 50-metre resolution, and they
can be enlarged to show ne details about the land cover.

ALOS/PALSAR は、衛星打ち上げ後に実施された校正検証の結果、１）
画像の幾何学精度が 9.7m 以下と良好なこと、２）ラジオメトリック精度やセンサの安定性も高いことがわかりました。PALSAR は長時間観測（１軌道
当り最大７０分）が可能で、インド洋上空に浮かぶデータ伝送衛星（DRTS）
を用いて、一日当り 1500 シーン程度のデータを取得可能であり、2006
年 10 月以降、全球森林観測を目的とした観測を続けてきました。一年あたり、夏期と冬期の二回に全球を観測し、それを 50m 分解能のオルソ画像（あるいは勾配補正画像）に変換し、森林分類や高次処理の為のデータ蓄積を行うものです。
これまでに、地球を 20 回観測するほどのデータが集まり、今は、その高次解析研究としての森林／非森林の抽出やその炭素量への変換の研究を進めています。ここに紹介するのは、そのうちの基本データセットであるモザイク画像例（JAXA/EORC 作成分）です。
1．東南アジアモザイク：JAXA/EORC では東南アジア領域を 2007 年以降、50 メー
トルモザイク画像を順次作成中です。以下に示すのはそのうちの 2009 年に作成したものです。図１は、西はスマトラから、東はパプアニューギニア（2008年）、北はインドシナ半島を含んでいます。R:HH,G:HV,B:HH/HV で３色合成しています。HV は森林樹幹部からの信号を表す為に、緑に見えるところは森林部を表します。暗く見えるところは HH も HV も共に暗いところで、森林が少ないところを表します。
2．オーストラリアモザイク：同様にオーストラリアのモザイクを作成したものを図２に示します。2008 年夏期の画像です。
3．中央アフリカのモザイク：同様に 2009 年の中央アフリカのモザイクです。
4．アマゾンモザイク：2009 年の 50 メートルモザイク画像であり、画像拡大をすることで、詳細な地形情報が得られます。特にブラジル南部で特徴的な暗いパターンが多く見られますが、森林伐採に直結しています。
注）幾何学精度：衛星軌道情報、時刻情報等から得られた画像の各ピクセルの位置情報の精度のことを言います。単位は m です。
ラジオメトリック精度：SAR が観測する観測対象物の反射係数の計測精度のことを言います。
単位は dB（デシベル）です。

Mｰ01Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: ALOS PALSAR 50 m resolution mosaic over Southeast Asia (2007
data) and Papua New Guinea (2008 data).
図１：2009 年東南アジアモザイク（PNG は 2008 年）Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 2: The Australian continent in 2008 at 50-metre resolution.
図２：オーストラリアモザイク、2008 年Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 3: Central Africa in 2009.
図３：中央アフリカモザイク、2009 年

Figure 4: Northern South America and the Amazon in 2009.
図４：アマゾンモザイク、2009 年

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Mｰ02

GlobalJapan.
日本
Southeast Asia
東南アジア
East Africa.
東アフリカ

Brazil.
ブラジル

Mosaics
モザイク※ This work has been undertaken
by Masanobu Shi mad a (JA X A
E O RC ) , Ta k a h i r o O t a k i a n dDaisuke Sango (RESTEC) within
the framework of the JAXA Kyoto& Carbon Intiative.
本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都・炭素 観 測 計 画 の 枠 組みで、島 田 政
信 (JAXA 地球観測研究センター、
EORC)、大 滝 崇 裕、三 五 大輔 ( リモ ートセ ン シング 技 術 セ ン タ ー、
RESTEC) が実施しました。

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Wide-beam PALSAR ScanSAR mosaics

ScanSAR による世界 4 か所のモザイク

Contributed by: Masanobu Shimada, JAXA EORC

寄稿：島田政信（JAXA/EORC チーム）

The ALOS PALSAR sensor can operate in different acquisition modes.
The most common is the Fine Resolution Beam mode, which can provide one
or two polarisation channels (HH and/or HV) at a ground resolution of around10 - 20 metres with a 70 km swath width. Another useful mode is the ScanSAR,
which features a single polarisation only (HH) and a reduced ground resolutionof around 100 metres, but has the advantage of providing an extended imaging
swath of 350 km, i.e. ve times that of the Fine Beam. This makes the ScanSAR
mode very suitable for high-repetition monitoring over large areas, for instance for
rapid detection of deforestation, or for monitoring of changes in ooding extent inseasonally inundated wetlands.
Figure 1 shows a ScanSAR mosaic over the western part of Southeast Asia.
Thanks to the wide imaging swath, this area of 2500 km width can be covered
with only seven orbits. The light and dark intensity variations visible in each path
are caused by the large incidence angle variation (17° ~ 42°) between the near andfar sides of the paths. Effects of the incidence angle (i.e. the angle between the
ground normal vector and the satellite sensor) vary depending on the ground cover,but is largely a natural consequence of the wide 350 km imaging swath. Despite
this radiometric peculiarity however, the five-times increase in observation
capacity makes the ScanSAR mode feasible for large area observations, and inparticular over regions where changes occur quickly. Figures 2, 3 and 4 show
ScanSAR mosaics over Japan, Brazil and Tanzania.
These four images are ScanSAR mosaics for a part of Southeast Asia
including Sumatra and Malay peninsula acquired (June-July 2009) and Japan(summer of 2008). Also Central Africa (October-December 2009), and the
Amazon area (Dec/2009-Jan/2010) are shown. Compared to the mosaic made by
FBD strips, one ScanSAR strip covers larger incident angels. By correcting theincident angle dependence, we could generate the ScanSAR mosaic with uniform
intensity. Compared to the FBS strips, increase of the observation frequency cangenerate the timely consistent PALSAR ScanSAR mosaic.

PALSAR の一つのモードに ScanSAR モードがあります。これは、通常
１秒間に 2,000 回ほど発射するパルスを、１本あたり 70km 幅をもつ合計５本のビームに、それぞれ 400 パルスほど分割発射し、後で合計 350kmの観測幅に合成する信号処理技術です。その利点として、観測幅を通常モードの５倍程度に広げることができる、観測周期を１／５に減らすことができるという利点がある反面、観測分解能が 100m 程度に落ちる欠点があげられます。
図 1 では東南アジア（2009/6 〜 2009/9）を観測して作製したモザイ
ク画像を紹介します。観測幅を広げることで、わずか７パスで 2500km に及ぶインドネシア、インドシナ半島を観測できます。一ビーム当りの入射角が 17 度から 42 度と広くなり、画像に入射角に起因する明るさのばらつきが現れることがあります。ただ、これらの欠点を差し引いても高分解能 SAR
よりも５倍の早さで観測することは、短期に変化する地球環境の監視に有効な手段となるものです。
その他に日本（2008 を中心とした夏季データ）、アマゾン（2009/12〜 2010/1）、中央アフリカ（2009/10 〜 2009/12）の ScanSAR を紹介します。FBS などの高分解能モードを用いたモザイクに比べて、１パス
画像あたりの受け持つ入射角範囲が広がっていますが、入射角補正を行うことで、このように空間的に一様なモザイク画像が作成できました。高分解能
モードに比べて、観測頻度が向上する為に時間的により一様な観測とモザイ
ク画像の作成が可能になります。

Mｰ02

Figure 1: Wide-beam ScanSAR mosaic over western Southeast
Asia, including the Indochina region, Penisular Malaysia andthe Indonesian island of Sumatra.

Figure 3: ScanSAR mosaic overthe southern part of the Amazon.

図１：東南アジアモザイク

図 3：アマゾンモザイク

Figure 2: ScanSAR mosaic overJapan.

Figure 4: ScanSAR mosaic overCentral Africa.

図 2：日本モザイク

図 4：アフリカモザイク

13

Mｰ03

AfricaAfricaアフリカ

Mosaics
モザイク※ T h is work wa s u nde r t a ke n
within the context of the JAXA
Kyoto & Carbon Initiative, the
JRC TREES-III project and theEuropean Commission Marie Curie
IRG framework. It was perfoemed
by Gianfranco De Grandi, Ake
Rosenqvist and Alexandre Bouvetof the Joint Research Centre (JRC),
w it h s u p p o r t f r o m Fr a n c e s c o
Holecz and Stefano Monaco ofsarmap, Switzerland.
本 事 業 は JAXA 京 都 炭 素・ 観測計画の中で、共同研究センター（JRC）TREES- III プ ロ ジェクト、及び欧州委員会マリーキューリー国
際社会復帰の補助金（IRG）の枠組みで行われました。研究者は共同研
究センター（JRC）の Gianfranco
De Grandi、Ake Rosenqvistと Alexandre Bouvet で、 スイスに あ る sarmap 社 の Francesco
Holecz と Stefano Monaco の協力を得ました。

14

A fine resolution wall-to-wall mosaic of theAfrican continent

アフリカ大陸を端から端まで
高解像度画像で見る

Contributed by: Gianfranco De Grandi, Ake Rosenqvist and Alexandre
Bouvet, Joint Research Centre of the European Commission (Ispra, Italy)

寄稿 : ジャンフランコ ・ディ ・グランディ、オーケ・ローセンクイスト、アレク
サンドル・ブーベ（イタリア、EC リサーチセンター）

Continental-scale image mosaics demonstrate in an
excellent manner the strength of the global systematic
observation strategy that is implemented for the ALOS satellite.
That is particularly true for the PALSAR sensor, which has thecapacity to acquire data regardless of sunlight and weather,and thereby can provide complete coverageof the Earth surface
within relatively short time periods.
Within the ALOS Kyoto & Carbon Initiative, the image
mosaicing effort is shared between the Science Team members,
within the Joint Research Centre being responsible for thegeneration of a dual-polarisation mosaic over Africa. It is therst time ever that a cloud-free mosaic at such ne resolution has
been assembled over the whole African continent.
319 PALSAR path images, each some 1000-2000 km in
length, were used for the generation of the mosaic, out of which
276 of the passes were acquired during the June-August, 2007,
time window another 27 passes during the next 46-day cycle(Sept-Oct, 2007), while 16 passes (5% of the total) had to belled in from the 2008 acquisitions. The mosaic is represented ina geodetic (lat, lon) reference system.
Figure 1 encapsulates the wealth of information in themosaic data set, with the great variety in brightness and colour
illustrating the broad diversity of the African environments.
Figure 2 shows a subset of the mosaic image at full resolution(representing some 0.01% of the total mapped area) at the coastal
region between Nigeria and Cameroon. The Africa mosaic isavailable free of charge for scientic and public use worldwide.

ALOS データで作成される大陸規模なモザイク画像は、全世界を俯瞰的に観察する優れた方法です。太陽光の有無や気象条件に関わらず、特に ALOS/PALSAR センサではデータ取得能力が顕著です。そのため、比較的短期間で、地表面を完璧に見ることができます。
ALOS の京都炭素・観測計画では、科学者たちが、モザイクデー
タの結果を共有することができますので JRC（Joint Reserch
center）がアフリカの二重偏波モザイク画像（FBD）の作成を行いました。
雲を透過して得られた高い解像度の画像を、全アフリカ大陸で集められたのは、これまでの観測史上初めてのことです。
319 PALSAR パス画像は、長さがそれぞれ 1000 〜 2000kmのものがモザイク画 像 作成に使 用され、そのうち 276 パ スは、2007 年 6 月 -7 月に取得したものです。他の 27 パスは次の 46
日間（2007 年 9 月 -10 月）に、残り16 パ ス（ 全 体 の 5 %）は2008 年に取得したものを加えました。これらの画像は測定（緯度、経度）参照システムに表すことができます。
図１では、モザイクデータの情報量が豊富で、明度や色彩が多様なので、アフリカの環境の広大な多様性を表現しています。
図２は、完全解像度（地図化した地域の 0.01%に当たる）で、
ナイジェリアとカメルーンの間の海岸線に沿った地域を示しています。このアフリカの画像は、世界中の科学者や一般の人にも無料で使っていただけます。

Mｰ03Ⓒ K&C, JAXA/METI, JRCⒸ K&C, JAXA/METI, JRC

Figure 2: Full-resolution subset of the mosaic, showing the great details of the mangrove areas at theborder between Cameroon and Nigeria.
図２：モザイクの高分解能図で、カメルーンとナイジェリア国境にあるマングローブ地帯の詳細図です。

Figure 1: ALOS PALSAR 50 m mosaic over the African continent, generated from PALSAR dualpolarization data acquired in 2007. The two polarizations (HH and HV) provide complementary
information about the nature and characteristics of the observed surfaces, giving deserts, rain forestsand savannah areas their profoundly different appearances. A third channel is derived from the twopolarizations (the HV/HH ratio) to create the color-composite image.
図 1：ALOS PALSAR 50m モザイク画像。2007 年に PALSAR の 2 偏波データから作成されたアフリカ大陸。２つの偏波（HH と HV）は、その自然と表面、砂漠、雨林とサバンナ地域とそれらの豊かに変容する様子を補完情報として捉えています。第 3 チャンネルはカラー複合画像を作成するために、2 偏波（HV/HH 比率）から得たものです。

15

Mｰ04

North and South America
North America
北アメリカSouth America
南アメリカ

Mosaics
モザイク※ This work has been undertaken
within the framework of the JAXA
Kyoto & Carbon Initiative by Bruce
Chapman (JPL/Caltech) ). The work
was performed at the Jet Propulsion
Laboratory, California Institute ofTechnology, under contract with
the National Aeronautics and Space
Administration (NASA).
本 事 業 は JAXA 京 都 炭 素・観測 計 画 の 枠 組 み に よ り、Bruce
Chapman(JPL/Caltech) が 主 導しました。研究は、米国航空宇宙局（NASA）との契 約の下で、ジェット推進機構 / カリフォルニア工科大学で行いました。

16

ALOS PALSAR mosaics over
North and South America

ALOS/PALSAR モザイク画像で南北アメリカを見る

Contributed by: Bruce Chapman (Jet Propulsion Laboratory, California
Institute of Technology, Pasadena, USA)

寄稿：ブルース・チャップマン（アメリカ、ジェット推進研究所 / カリフォルニ
ア工科大学）The extent and seasonal, inter-annual, and decadal
variation of inundated wetland areas play key roles in ecosystem
dynamics. Wetlands contribute approximately one fourth of
the total methane annually emitted to the atmosphere and are
identied as the primary contributor to inter-annual variations in
the growth rate of atmospheric methane concentrations.
A NASA funded research task, working in conjunction with
the ALOS K&C Initiative, will be generating an Earth Science
Data Record for global inundated wetlands, where wetland
extent and dynamics will be characterised using ALOS PALSAR
imagery and other sensors. The rst step in creating the Earth
Science Data Record for inundated wetlands will be geo-coding
the PALSAR imagery and assembling regional image mosaics.
These image mosaics will be used to characterize the inundation
state.
Figure 1 shows a preliminary image mosaic covering theWestern United States. The color image is obtained by assigning
Red to the HH polarization ALOS PALSAR data, HV to Green,
and the ratio of HH over HV to Blue. The detail cutout shows theexcellent data quality when viewed at high resolution. The dual
polarization data may be used to classify some vegetation types.
Figure 2 shows a different type of image mosaic. The ALOSPALSAR ScanSAR mode only acquires HH polarization, but
it is acquired more often, so it can be used to monitor seasonalchanges. The intensity banding and gaps in the mosaic willcorrected in the nal versions.

湿地の浸水の範囲の、季節や年ごと、もしくは10年単位での変遷は、生態系の変化に重要な影響を与えます。大気中に放出される年間のメタンガスのうち、湿原からは1/4程度が担われており、大気中のメタン濃度の増加率を変化させる重要な一因となっています。
アメリカ航空宇宙局（NASA）は、
ALOS/PALSAR による炭素・観測計画と共同し研究費を拠出して、地球規模での氾濫湿原についての地球科学データレコードを作製する予定です。湿原の範囲や変化については、ALOS/PALSAR画像などのセンサを用いて特徴を出す予定です。氾濫湿原の地球科学データレコード作成の最初の一歩は、ALOS/PALSAR画像による分類とその地域のモザイク画像を集めることです。モザイク画像は、浸水の状態を特定するために利用されます。
図１はアメリカ西部の暫定的なモザイク画像です。カラー画像
はALOS/PALSAR データの赤をHH偏波にし、HVを緑で、HHとHVの比率は青で示しています。詳細部では、高解像度でのデー
タが高品質であることが理解できます。二重偏波データは、植生分類にも使用できると考えられています。
図 ２ で は い ろ い ろ な モ ザ イ ク 画 像 が 見 ら れ ま す。ALOS/PALSARのScanSARモードではHH波のみを使用しますが、頻繁に取得できるため、季節的な変化を捉えることができます。最終版には、モザイク画像の彩度の調整も加えられる予定です。

Mｰ04Ⓒ K&C, JAXA/METI, JPLⒸ K&C, JAXA/METI, JPL

Figure 1: This preliminary mosaic of dual polarization ALOS PALSAR data, is sensitive to thepresence of vegetation.
図１：この二重偏波 ALOS/PALSAR の暫定モザイクデータは、現存の植生に敏感に反応します。

Figure 2: Detailed cutouts of a preliminary ScanSAR mosaic of the South American Amazon River Basin,
at the center of this figure, are shown. ALOS ScanSAR mode data is HH polarization only, but color
mosaics may be obtained by combining images from different dates.
図２：中央は南米アマゾン川を ALOS ScanSAR のモザイク画像で捉えた切取図です。ScanSAR モードのデータは HH 偏波のみを捉えますが、カラーモザイク画像は、別の日付の画像を複合することで取得することができます。

17

Fｰ01

South America

Amazon river
アマゾン川
Brazilブラジル

Forests
森林※ This work has been undertaken
by Dalton Valeriano and Silvana
A maral (I N PE) within thef ramework of JA X A Kyo t o &Carbon Initiative and the INPE
DETER project.
本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都・炭素観 測計画の枠 組みで、ブラジル
宇宙研究機構（INPE）のリアルタ
イム 森林伐 採 検 知プ ロジェクト の協 力 に よ り、Dalton Valeriano、
Silvana Amaral（ ブラジル宇宙研
究機構）が行いました。

18

Near Real Time Monitoring of Brazilian
Amazon Deforestation

ブラジル、アマゾンの森林伐採を
準リアルタイムで監視

Contributed by: Dalton Valeriano, Silvana Amaral, INPE (São Jose dos
Campos, Brazil)

寄稿：ダルトン・バレリアノ、シルバナ・アマラル（ブラジル、INPE、São
Jose dos Campos）

The Brazilian Institute for Space Research (INPE) is
responsible for the Amazon Deforestation Monitoring Program.
This program is comprised of a set of remote sensing based
systems to monitor the state of Amazonian forest cover. The
Near-Real-Time Deforestation Detection System (DETER)
identifies and maps recently deforested areas in the Brazilian
Amazon forests to support law enforcement for deforestation
control. DETER is based on low resolution optical sensors,benetting from their high revisiting capability. ALOS PALSAR
data has a strong potential to complement the DETER system
considering the environmental relevance, the extension, and thefrequent cloud cover conditions of the Brazilian Amazon forest.
As illustrated by the deforestation polygons and eld work
pictures in the figures, deforested areas older than one year
present dark patterns in L-band SAR. Areas recently deforested,
usually mapped by the DETER Program are discernible in
ALOS PALSAR ScanSAR images as lighter areas.
With multi-temporal change detection approach, ALOSPALSAR imagery will enable forest monitoring at regular basis,even during the rainy season, when deforestation detection by
the DETER Program methodology is impaired by cloud cover.

ブラジル宇宙研究機構（INPE）はアマゾン森林伐採監視プログ
ラムを実施しています。その目的はアマゾンの森林被覆の度合を
遠隔感知のシステムで監視することです。準リアルタイムの伐採
探知システム（DETER）はアマゾンの森林の近々に伐採された場所を特定し地図にして、伐採制限のための法律の執行に寄与します。DETER は解像度は近いが観測幅が広く繰り返し観測頻度が高い光学センサで監視できるものです。
ブラジル、アマゾン森林は環境問題として重要です。空間的にかなりの広がりを持ち、長期間にわたって雲に覆われることから、
ALOS/PALSAR はブラジル森林観測プログラムの達成に非常に高い能力を持つといえます。
図で森林減少領域として示されているように、L- バンド SAR
では 1 年以上経過した伐採地は暗く映ります。また、最近伐採された場所（これは DETER プログラムでマッピングされた場所です）は、
ALOS/PALSAR ScanSAR の画像では、
明るく映ります。
多時期の ALOS/PALSAR 画像は、DETER プログラムでの観測が雲に妨げられる雨季でも、定期的な森林の監視を可能にしま
す。

Fｰ01

Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

A
B

C
D

E

F

Figure 1: ALOS PALSAR ScanSAR HH multi-temporal composite, muncipalities of Itaituba,
Altamira and Novo Progresso (7.13S, 55.4W), in the state of Pará (Brazil). Red: 30 August 2008;
Green: 30 May 2008; Blue: 13 January 2008. Located between Jamanxim and Curuá River, andalong Road BR-163, this region was a deforestation hotspot in 2008.
図１：ALOS PALSAR の ScanSAR HH 多時期複合画像、パラ州のイタイツバ市、アルタミ
ラ市、ノボプログレッソ市（南緯 7.13 西経 55.4）赤は 2008 年 8 月 30 日、緑は 2008
年 5 月 30 日、青は 2008 年 1 月 13 日。トカンティス川とアマゾン川の間にあり、BR163 号線道路に沿っています。この地域は 2008 年には伐採最前線として注目されました。

Figure 2A

図 2A

Figure 2B

図 2B

Figure 2C

図 2C

Figure 2: ALOS PALSAR ScanSAR HH multi-temporal composite for Altamira subset (white box) of Figure
1, mapped by DETER in May (yellow), June (cyan), July (blue), and August (black), 2008. Points A, B, C, D, E
and F are deforestation examples veried by aerial photographs obtained during eld work in September, 2008.
図 2：図 1 のアルタミラの部分（白囲い）の ALOS PALSAR ScanSAR HH の多時期複合画像。2008 年 5 月に DETER で作成された森林伐採ポリゴン地図（黄色）、
6 月（藍）７月（青）８月（黒）。A,B,C,D,E,F で示されている場所は 2008 年 9 月のフィールドワークで得た航空写真により立証された森林伐採地点。

Figure 2D

図 2D

Figure 2 E

図 2E

Figure 2F

図 2F

19

Fｰ02

South America
Amazonアマゾン川

Brazilブラジル

Forests
森林※ This work has been undertaken
within the framework of the JAXA
Kyot o & Ca rbon I n it iat ive by
IBAMA by Humberto Navarro deMesquita Junior, in collaboration
with R.A de Souza, C.A. Dupas,
M.C. da Silva, D de Moraes Freitas, F.
Matos and W. Gonçalves. Additional
collaboration with Dalton Valeriano
of INPE, as well as with JAXA and
RESTEC.
本事業は JAXA 京都 炭素・観測
計 画 の 枠 組 みで、IBAMA の 主 導の下に作成されました。
研究者：Humberto Navarro deMesquita Junior
協力者：R.A de Souza, C.A.
Dupas, M.C. da Silva, D deMoraes Freitas, F. Matos and
W. Gonçalves
及びブラジル宇宙研究機構（INPE）の Dalton Valeriano と JAXA、RESTEC

20

Deforestation Monitoring for Law
Enforcement

法執行のための森林伐採監視

Contributed by: Humberto Navarro de Mesquita Junior et. al. (Brazilian Institutefor Environment and Renewable Natural Resources – IBAMA, BRAZIL)

寄稿：フンベルト ･ ナバロ ･ デ ･ メスキータ ･ ジュニア China Rice（ブラジル環境・再生可能天然資源院：IBAMA）

The Brazilian Institute for Environment and Natural
Renewable Resources, IBAMA, is the executive institution of
the Ministry of Environment responsible for the implementationof environmental polices. One of its missions is to implement
control actions to environmental protection. IBAMA’s Remote
Sensing Center is responsible for environmental monitoring bysatellite, in collaboration with Environmental Law Enforcement
Agents who check the monitoring information in the field byhelicopter or by car. This activity has become very importantfor decision makers to implement environmental restrictions, aswell as for the Law Enforcement Agents to dene the logistics
and strategies for their eld actions.
The Amazonian region is also monitored by the Brazilian
Institute of Space Research (INPE), which undertakes annual
quantification of the rates of deforestation, as well as provides
deforestation alerts every fteen days. Both systems are basedon optical satellite sensors, which however are hindered by cloud
cover, in particular during the rainy season.
ALOS PALSAR is unaffected by clouds and the wideswath ScanSAR mode is a valuable resource that is used
to complement the optical-based monitoring system for
identification of early deforestation. For each new potentialchange detected in the satellite image, the borders of the area aredelimited and the area is classied into either being in the initialprocess of deforestation, or a change caused by a on-going clear
cutting of the forest. The information is assembled into a socalled Deforestation Indication document that is provided to the
Law Enforcement Agents to enable their fast responses to halt
illegal deforestation.

ブ ラ ジ ル 環 境・ 再 生 可 能 天 然 資 源 院（IBAMA、Instituto
Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais
Renováveis）は、ブラジル環境省下での環境政策実施担当機関です。この機関の重要任務は、環境保護の管理活動を行うことです。
ヘリコプターや車両を使って森林を監視する環境法執行当局と協力して、IBAMA のリモート ･ センシング・センターでは、衛星による環境管理を行っています。この活動は、環境規制を実施する
上で、決定権を持つ人々にも重要で、当局が野外調査をするための方針や計画の決定にも役立っています。
アマゾン地域は、ブラジル宇宙研究機構（INPE）も監視しており、年次の森林伐採率で算定し、毎月 15 日毎に森林伐採警報を出しています。
これら２つのシステム（注）は衛星に搭載された光学センサを利用していますが、特に雨期には雲に遮られて観測が十分に実施できません。
ALOS/PALSAR は、雲に影響されることなく、広い観測幅を持つ ScanSAR モードで、光学的監視システムを補って使用する貴重な存在で、初期の森林伐採の確認が可能です。衛星画像で新しい地点での潜在的な変化が掌握できるため、地域境界に制限はありません。その地域の森林伐採が初期段階なのか、あるいは森林全体の伐採が進行中のために変化が起こっているかを選別できます。そこから得られる情報は、森林伐採指摘書と呼ばれる文書に記録され、法執行当局による不法な森林伐採を停止する処置に迅速に対応できるようになっています。
（注）ブラジルには光学センサを用いた 2 つの森林データモニタリングシステムが存在します。

Fｰ02Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: (Left) ALOS ScanSAR image with old deforestation areas masked in black. (Right) Deforestation Indication document used by Brazilian Law Enforcement Agents,
with information about potential new deforestation areas.
図 1：（左）ALOS/PALSAR の ScanSAR 画像。古い伐採部分は黒で識別。
（右）ブラジル環境法執行局で使用されている森林伐採指摘文書には潜在的森林伐採地域の情報も含まれています。

21

Fｰ03

South America

Detecting 14-year tropical forest change by
ALOS and JERS-1

アマゾンやインドネシアに於ける森林伐採

Riau province of Sumatra
スマトラ島リアウ州

Contributed by: Masanobu Shimada and JAXA/EORC team

寄稿：島田政信（JAXA/EORC チーム）

Rio Branco
リオブランコ

Matto Grosso State
マットグロッソ州

Forests
森林※This work has been undertaken by
JAXA EORC within the frameworkof t he A LOS Kyoto & Ca rbon
Intiative and the JERS-1 SAR Global
Rain Forest Mapping project.
本事業の一部は JAXA 京都・炭素観測計画の枠組みで行われました。

22

High-resolution spaceborne Synthetic Aperture Radarsensors have become important and effective tools to monitor
the state and associated changes of the global forests. The
long-wavelength type of radar (L-band) that is operated by
the Japanese JERS-1 SAR (1992-1998) and ALOS PALSAR(launched 2006) is particularly suitable, as the L-band signal
not only penetrates cloud cover, but also is distinctly sensitive todetecting deforestation.
The examples illustrate forest changes monitored by JERS1 SAR and ALOS PALSAR in Brazil and Indonesia between
1995 and 2009. Figure 1 shows the spread of deforestation
around Rio Branco in Acre state in Brazil during this 14year time period. Classification results indicate an increase in
deforested areas (dark in the gures) with about 1,900 km2 (outof the total image area of 60,000 km 2). The second example(Figure 2) is a multi-temporal colour composite image from
Matto Grosso state in Brazil. The massive deforestation that has
occurred during the 14-year period appears red in the image.
The third example in Figure 3 shows forest change in Riau
province in Sumatra, Indonesia. Deforestation patterns are here
less evident than observed with JERS-1 and ALOS in Brazil,
which is both due to that large-scale deforestation started later in
Sumatra, as well as due to environmental conditions which makethe distinction of forest/non-forest using only single-polarised(HH) data (used by JERS-1 and PALSAR ScanSAR mode) moredifficult. In the Sumatra case, PALSAR dual-polarisation data
will improve detection.

熱帯雨林や北方林を中心として、各地で進行している森林減少（伐採）を効果的に監視する手段として近年重要性を増しているのが、宇宙からの高分解能センサを使用したものです。特に合成開口レーダは天候、昼夜の別なく観測でき、23cm 程度の波長の電波を選ぶことで、森林と森林伐採地の区別が容易であり、有効な手段になってきました。
ここに紹介するのは、ブラジルやインドネシアにおける 14 年間の変化例です。
一つ目はペルーブラジルの国境付近に位置するリオブランコにおける変化です。1995 年の画像（左：JERS-1 SAR で観測）
で暗く見えるところ（伐採地）が 2009 年の画像（右：ALOS/PALSAR で観測）では広がっています。分類を通した解析により、この画像の総面積が 60,000km2 に対して、14 年間で伐採地が1,900km2 程度増加したことがわかりました。
第二の事例はマットグロッソ州のものです。配色を 1995 年が赤、2009 年が青/緑に取っています。森林減少したところが赤く配色されますが、この図からほとんどの場所で減少していることがわかります。
第３の事例はインドネシア国スマトラ島リアウ州のものです。
これは、森林量が減ると暗く見えるという特徴がそのまま現れており、左の 1995 年に対して右の 2009 年は全体に暗くなっています。ここの三例に表されるように、森林の減少は熱帯雨林（南アメリカ、中央アフリカ、東南アジア）で進行していますが、その見え方は場所により異なります。

Fｰ03Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Deforestation patterns around Rio Branco (Acre, Brazil), as observed by JERS-1 SAR(left) in 1995 and ALOS PALSAR (right) in 2009. Dark areas indicate non-forest.
図１：リオブランコの 14 年間の変化例。

赤：1995 年画像、青、緑／ 2009 年画像Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 3: Riau province, Indonesia. Intensity changes visible in JERS-1 SAR and ALOSPALSAR data (left: extract from 1995 JERS-1 SAR mosaic; right: 2009 ALOS wide-swath
ScanSAR).
図３：インドネシア、スマトラ島リアウ州の事例

Figure 2: Forest decrease in Matto Grosso, Brazil. Red for 1995, and Blue and Green for 2009. Areas
appearing in red indicate deforestation between 1995 and 2009.
図２：マットグロッソに於ける森林減少：赤：1995 年画像、青、緑：2009 年画像、赤く見えるのは 14 年間での森林減少地を意味します。

23

Fｰ04

South America
Amazon
アマゾン川

Xingu
シングー川
Brazilブラジル

Forests
森林※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
ALOS PALSAR data have been
provided by JAXA EORC and theAmerican ALOS Data Node at the
Alaska Satellite Facility.
Image processing and analysis by
The Woods Hole Research Center,2008. Josef Kellndorfer, Wayne
Wal ke r, Claud ia St ick le r, a ndDaniel Nepstad
本事 業 の一 部は、JAXA 京都・炭素観測計画の枠組みの中で行われています。
ALOS PALSAR データは、
JAXA EORC およびアラスカ衛星施設のアメリカの ALOS データノー
ドにより提供されたものです。
画 像 処 理 お よ び 分 析：Josef
Kellndor fer、Wayne Walker、Claudia Stickler および Daniel
Nepstad ウッズ・ホール 研 究 セ ン
ター、2008 年

24

Forest cover mapping and change detectionin the Xingu watershed, Mato Grosso, Brazil

アマゾンのシングー川流域で森林の変化を捉える

Contributed by: Josef Kellndorfer - Woods Hole Research Center (Woods
Hole/MA, USA)

寄稿：ジョセフ・ケルンドルファ（アメリカ、ウッズ・ホール研究センター）

Continuous observations of forest cover and forest coverchange from anthropogenic and natural disturbances are crucial
for a much needed better understanding of regional- to globalscale carbon dynamics tied to the forest ecosystem. Also, inthe current re-negotiation of the United Nations Framework
Convention on Climate Change (UNFCCC), emphasis isgiven on designing mechanisms to Reduce Emissions from
Deforestation and Forest Degradation (REDD+), and thus forest
observation needs are signicantly increasing.
ALOS PALSAR offers two distinct characteristics whichmake its image data invaluable for tropical forest observations:
Cloud-penetrating land surface imaging of the L-band radar
which is coupled with a dedicated observation strategy providing
annual (or better) high-resolution (〜10-100 m) data sets acquired
during short acquisition timeframes.
The examples below show ALOS PALSAR-based mappingin 2007 and 2008 of a 350,000 km 2 region in the upper Xingu
Watershed in Mato Grosso, Brazil. This area is located at the socalled arc of deforestation at the southern edge of the Amazon
and encompasses at its center a large forest reserve area, which
was burned signicantly during the 2007/2008 forest re season.

森林分布の状況や人間の営みあるいは自然による森林の変化を継続して観測することは、森林生態系に関連した地域的あるいは
全地球的炭素循環を詳しく知る上で非常に重要です。また、現在の気候変動に関する国際連合枠組条約（UNFCCC）の再交渉では、「森林の減少や劣化を原因とする温室効果ガスの排出の削減（REDD プラス）
」をどのように設計するかに重点が置かれており、森林監視に対するニーズがより高まっています。
ALOS/PALSAR は、森林を有効に解析するふたつの特徴を持っています。ひとつは、雲を透過して陸域表面の観測に優位なこと、
もうひとつは 10 〜 100m の高分解でシステマティックに観測する計画です。
2007 年と 2008 年に ALOS/PALSAR が捉えた図は、ブラジルのマトグロッソ州にあるアマゾン川の主要な支流のシングー川上流域 35 万 km2 に及ぶ地域の観測データです。この地域は、
アマゾン南端の森林破壊地域で、中央部には、2007 年と 2008
年の大規模な森林火災で焼失した森林保護区が含まれています。

Fｰ04

Legend凡例
Xingu Basin Watershed Boundary
シングー川流域界
Ground Reference Points
地上基準点
Supplemental Reference Points
補足基準点Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METIA Radar image mosaic of 116 ALOS/
PA L S A R s cenes acqu i red f rom
8-June-2007 to 22-July-2007
RGB=HH/HV/HH-HV
A 2007 年 6 月 8 日 〜 2007 年 7 月 22 日に取得された 116ALOS/PALSAR 画
面のレーダー画像モザイク
RGB=HH/HV/HH・HV
B
B

C l a s s i f i c at i o n : For e st ( g r e en ) /Nonforest (yellow)
分類：森林（緑）、森林以外（黄）Figure 2: Examples of re scars (top) and deforestation (bottom) as detected by 2007 (left) and 2008 (right)
ALOS FBD imagery in the Xingu watershed region.

Figure 1: Forest cover classification (right) from ALOS PALSAR dual-polarimetric (FBD) data (left) 図 2：シングー川流域の 2007 年（左）と 2008 年（右）の ALOS FBD 画像によって検知された火災
in the Upper Xingu watershed, Brazil. Colour representation of the imagery (left) is HH in red, HV in の傷痕（上）と森林伐採（下）の例。
green, and the HH/HV ratio in blue.
カラー描写画像（左）で、HH は赤、HV は緑、HH/HV 比率は青で示しています。
図 1：森林の分類。右は ALOS PALSAR 二重偏波（FBD）データ。左はシングー川上流域におけるカラー
描写画像。HH は赤、HV は緑、HH/HV 比率は青で示しています。

25

Fｰ05

Australia

Queensland
クイーンズランド州
Australia
オーストラリア

Forests
森林※ This research was under taken
within the framework of the JAXA
Ky o t o & C a r b o n I n i t i a t i v e b yAber yst w y t h Un iversit y ( Wales,UK), the Queensland Depar tmentof Envi ron ment and Resou rce
Management (QDERM), the Universityof Queensland (Brisbane, Australia)
Joi nt Re m o t e S e n si n g Re s e a r c h
P r o g r a m ( J R S R P) t h e Tr o p i c a l
Research Institute (IICT) Departmentof Natural Sciences (Lisbon, Portugal)"
between "(JRSRP)" and "and JAXA.
本事業は JAXA 京都 炭素・観測
計 画 の 枠 組 み で、Aberystwyth
University ( Wales, UK )、the
Queensland Depar tment ofEnvironment and Resource（ クイーン ズ ランド 環 境 資 源 局 ）、the University of Queensland( B r isbane, Aust ralia) J oint
Remote S ensing Research
Program (JRSRP)（クイーンズラ
ンド大 学 共 同リモ ートセンシング
研 究 プ ログラム ）と JAXA. が 実施しました。

26

Estimation of vegetation above-groundbiomass in Queensland, Australia

オーストラリア、クイーンズランド州の地上植
生バイオマス量を算定

Contributed by: Richard Lucas, Aberystwyth University (Wales, UK)

寄稿：リチャード ルーカス
（英国・ウェールズ、アベリストゥイス大学）

Across the state of Queensland in northeastern Australia,changes in vegetation occur because of natural events andprocesses, which may be modified by climatic variability, as
well as human activities. These changes may lead to uptakeof biomass (carbon) through regeneration and thickening ofwoody vegetation and losses associated with direct clearance ormortality because of drought or ooding.
To support the quantification of biomass change, mapsof above-ground biomass (AGB) in woody vegetation havebeen generated using relationships established between ALOSPALSAR data and field-based estimates of AGB. Variability
in the radar backscatter associated with environmental
conditions, vegetation type and growth stage has been taken into
consideration in this mapping effort. The distribution of AGB
was found similar to that obtained in other studies, with thehigher amounts (in terms of tonnes per hectare) associated withcoastal and highland forests. However the vast majority of the
AGB (in terms of area) is contained within the wooded savannas
inland and in the tropical north.

オーストラリア北東部、クイーンズランド州の全域で生じている植生の変化は、自然現象やその過程で発生しますが、気候変動
や植林、伐採などの人的活動によってさらに変化することがあります。こうした変化は、直接的な伐採や干ばつや洪水による森林
植生の消失と再生、繁茂にともなって、バイオマスの増減に影響を与える可能性があります。
バイオマスの変化を定量的に把握するため、ALOS/PALSARのデータと現地での綿密な地上バイオマス (AGB) 量の調査データを使用して得られた情報から、森林植生に関する地上バイオマス
地図が作成されました。
地図作成作業では、環境条件や植生タイプと成長段階に関連するレーダ反射のばらつきが考慮されました。他の研究でも同様な結果となっているように、AGB の分布は、沿岸部と高地の森林地
帯で 1 ヘクタールあたりのトン数では多くなっています。しかし、大部分の地上バイオマスは、内陸の森林サバンナ内と北部熱帯地域に存在しています。

Fｰ05

地上部バイオマス（メガグラム／ヘクタール）Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Map showing above-ground biomass (ABG) in Queensland, Australia, derived fromALOS PALSAR mosaic data. The HV polarisation channel on the PALSAR instrument isparticularly sensitive to biomass and vegetation structure.

Figure 2: ALOS PALSAR L-band HV-polarisation mosaic of Queensland, Australia,
generated using data acquired in 2007 during periods of minimal soil moisture, as determinedfrom Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E) data.

図 1：ALOSPALSAR モザイク画像で取得したオーストラリア、クイーンズランド州の地上バイオマス（ABG）地図。PALSAR の HV 偏波チャンネルは、バイオマスと植生構造には特に敏感に反応します。

図２：ALOS PALSAR の L バンド、HV 偏波モザイクデータで作成した、オーストラリアのクウィーンズランド州。2007 年の土壌水分が最少の時期のデータで、高性能マイクロ波放射計 (AMSR-E) で確認されたものです。

27

Fｰ06

Australia

Queensland
クイーンズランド州
Australia
オーストラリア

Forests
森林※ This research was undertaken
w i t h i n t h e f r a m e wo r k of t h e
JAXA Kyoto & Carbon Initiative
by Aber yst w y th Universit y( Wa le s , U K), t he Q ue e n sla nd
Department of Environment andResource Management (QDERM)
a nd Un iver sit y of Q ueen sla nd(Brisbane, Australia) Joint Remote
Sensing Research Program(JRSRP), the Tropical Research
I n s t it u t e ( I IC T ), D e p a r t m e nt
of Na t u r a l S c ie n c e s ( Li s b o n ,Portugal), and JAXA.
本 事 業 は JAXA 京 都 ･ 炭 素 観 測
計 画 の 枠 組 み で、Aberystwyth
University (Wales, UK)、クイー
ン ズ ランド 州 省 環 境 資 源 管 理 局（QDERM）、クイーンズランド大学(Brisbane, Australia) の Joint
Remote S ensing Research
Program (JRSRP)、熱 帯 研 究 所（IICT）、Department of Natural
Sciences (Lisbon, Portugal) とJAXA が主導しました。

28

Mapping and characterization of woody
regrowth, Queensland, Australia

オーストラリア、クイーンズランド州での木の再成長マッピング

Contributed by: Richard Lucas, Aberystwyth University (Wales/U.K.)

寄稿 : リチャード・ルーカス（英国・ウェールズ、アベリストゥイス大学）

In the Brigalow Belt Bioregion of southeast Queensland,since European settlement, extensive tracts of woody vegetation
have been cleared for agriculture. As a consequence, more than
60 % of native vegetation within the bioregion has been lost andless than 10 % of forests with brigalow (Acacia harpophylla) as
a dominant or subdominant component remain. Despite being
one of the most endangered ecosystems in Queensland, only a
few areas of brigalow habitat are protected in national parks andmost are fragmented. However, brigalow is often dominant inregrowth establishing on previously cleared land.
By integrating ALOS PALSAR backscatter data with socalled Foliage Projected Cover (FPC), derived from opticalLandsat data and dened as the fraction of the vertical view thatis occluded by foliage, the extent of different stages of regrowthhas been mapped. The earliest stage of regrowth exhibits a FPC
value similar to that of woody vegetation but a PALSAR HH
backscatter equivalent to non-forest as the stems are too small for
L-band microwave interaction to occur. Older (remnant) forests
collectively exhibit high PALSAR HH and HV backscatter andLandsat FPC. Intermediate stages of growth can be definedwithin remaining areas, using a relationship established between
biomass and PALSAR HV backscatter. The K&C project has
allowed new information on the structural characteristics andextent of woody regrowth stages to be obtained, which has
application in policy, land management, carbon budgeting andconservation of biodiversity.

クイーンズランド州東南にあるブリガロウベルトバイオリー
ジョンでは、ヨーロッパ人が入植以来、広大な地域の木や植物が農業のために排除されてきました。結果として、その地域の原産植物のうち 60％以上が失われ、アカシアの森の 10%以下が優占
種か亜優占種として残りました。クイーンズランド州で最も絶滅の危険にさらされている生態系の一つであるにもかかわらず、ア
カシアの木が生息するほんの少しの地域だけが、国立公園の中で保護されていて、多くは、ばらばらにされています。しかし、ア
カシアは、あらかじめ整地された土地では再成長して、優占種になりえます。
ALOS/PALSAR の後方散乱データと光学ランドサット衛星で取得した Foliage Projected Cover（FPC）のデータを統合して、葉で遮蔽されている縦方向の視界部分として明示したので、再成長の様々な段階が図になりました。再成長の初期段階は、FPC値で表され、森林植生の数値と類似しますが、ALOS/PALSARの HH では見えません。古くから残っている森林は、一括してPALSAR の HH、HV 後方散乱とランドサット FPC で明示されます。バイオマスと PALSAR の HV 後方散乱の間で確かめられた関係を利用して、中期段階の成長は明らかになります。京都
炭素・観測計画によって、構造的な特徴と樹木の再成長段階の程度に関する新情報を得られるようになり、政策、土地管理、二酸
化炭素量推定と生物多様性にも応用されます。

Fｰ06

図の中 紫：残 存 森林（アカシア）
黄緑：再生成木（アカシア）赤：成長初期（アカシア）薄緑：片付けられた地域（以前はアカシア）濃緑：
森林（多種）オレンジ：再生林（多種）白：片付けられた地域（以前は多種）.

Figure 1: The extent of regrowth
and remnant woody vegetation,
Br igalow Belt Bioregion,
Queensland, as mapped using
ALOS PALSAR L-band HH,
H V and Landsat-der ived
FPC. The inset enlargement
corresponds to the area marked
with the red box at the bottomof the map. The smaller red box(near Injune) corresponds to thearea in Figure 2.
図１：クイーンズランド州、ブリガロウベルトバイオリージョ
ンの再成長と残存森林植生の範
囲 を ALOS PALSAR の L バ
ンド、HH と HV 偏波とランド
サット衛星が得た FPC を使用した地図。内部の拡大図は地図の下の赤でマークした地域と対応しています。小さな赤い囲い（Injune 近く）は、図２で示す
地域です。

Figure 2: Composite of Landsat
F P C a n d A L O S PA L S A R
L-band HH and HV dualpolarisarion image, showing
br igalow- dom i nated ea rly
regrowth (red) in the Injune
region in Queenland (smaller
red box on the map in Figure 1).
Areas in green represent roughground whilst shades of white
represent forests of increasing
biomass
図 ２： ラ ン ド サ ッ ト FPC とALOS PALSAR L バ ン ド の
HH と HV の二重偏波画像の複合で、クイーンズランド州のイ
ンジューン（図１で赤く囲まれた地域）でのアカシアが優占している再成長の初期（赤）を示している。緑の地域は荒地で、白い影はバイオマス量が増大している森林です。

Figure 3: Examples of brigalow regrowth aged a) 5, b) 27 and c) 40 years. Mature remnant forest is illustrated in d). Even after 40
years, forests may remain structurally similar to the early regrowth stage (< 5 years) as the high density of stems inhibits growth.
図３：アカシア再成長の例 a) ５年 b) 27 年 c) 40 年。d) は成熟した元からある森林です。
40 年後でも、高い密度で幹が成長するので、森は初期の再成長段階（5 年以上）のものと構造的には類似しています。

29

Fｰ07

Southeast Asia
Malaysia
マレーシア

Sarawak
サラワク州
Indonesia
インドネシアForests
森林※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
Image processing and analysis
by Di rk Hoek ma n a nd Ma r t i n
Vissers (SarVision-Wageningen
University).
本 事 業 は JAXA 京 都 炭 素・観測計画の枠組みで実施されました。
画像処理と分析は Dirk
Hoekman と Martin Vissers(SarVision-Wageningen University)が行いました。

30

Wide area land cover mapping of Borneo

ボルネオの広域土地被覆マッピング

Contributed by: Dirk Hoekman (Wageningen University) and and Martin
Vissers (SarVision), The Netherlands

寄稿：ダーク ･ ホークマン（オランダ、ワゲニンゲン大学）
マーティン・ビッサース（オランダ、Sar Vision 社）

One of the main prototype areas for demonstrating PALSAR’swide-area forest and land cover mapping methodology is the islandof Borneo in South East Asia. Borneo is the third largest island in
the world and covers approximately 750,000 km2. Almost threequarters of the island is part of Indonesia (Kalimantan), whileother parts are covered by Malaysia (Sarawak and Sabah) andthe sultanate of Brunei Darussalam. Borneo was almost entirely
covered by tropical evergreen broadleaved forest until the 1950s.
Intensive logging of predominantly commercial dipterocarp species
and conversion to cropland, oil palm and timber plantations has
reduced forest cover significantly. Other major natural vegetation
types include: peat swamp forests, which are found in the coastaland sub-coastal lowlands of Borneo, freshwater swamps along
rivers inland, and mangrove forests in the coastal plains along thecoastlines.
This example is the rst of its kind and shows a forest and land
cover map based on the classication of Fine Beam Single (FBS)and Fine Beam Dual (FBD) polarisation (path) image pairs of theyear 2007. To cover Borneo the equivalent of 554 standard images
is required. The map features 18 land cover classes. Qualitative andquantitative validation results and findings have been undertaken
and the accuracy achieved is widely considered adequate, a very
promising result for a sub-continental high resolution (50 m) map
based on just single-year radar data.

PALSAR の広域な森林や土地被覆のマッピングの技法を実施するのにふさわしい場所の一つが、東南アジアのボルネオ島です。ボ
ルネオは世界で３番目に大きな島で、面積はおよそ 75 万㎢です。
島の 3/4 はインドネシア（カリマンタン）に属し、他はマレーシア（サラワクとサバ）と一部ブルネイ王国に属しています。ボルネオ
は 1950 年代まで、熱帯常緑広葉樹の森林でほとんどが覆われていました。商業的に価値のあるフタバガキ種の伐採、穀倉地への転換、
アブラヤシと材木用の木のプランテーションにより、もともとの土
地被覆植物は極端に減りました。
主要な天然植生としては、泥炭森林があり、ボルネオ島の沿岸や沿岸に近い低地に見られます。内陸部の川沿いには真水湿原や沿岸部の平野にはマングローブの森林があります。
この種のものでは初事例となり、高分解能単偏波モード（FBS）と高分解能二偏波モード（FBD）による 2007 年の画像を元に森林と土地被覆の地図が明示されています。ボルネオ島をカバーするには標準画像で 554 枚が必要です。地図には 18 種の土地被覆が示されています。質的、量的な実証結果と研究結果が保証され、正確度も十分だと広く考えられ、たった１年のレーダデータに基づいた高解像度（50m）の亜大陸の地図として期待がもてる結果を生み出しました。

Fｰ07Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Dual-season PALSAR mosaic image over Borneo island, 2009.
(R: HH July/August; G: HV July/August; B: HH January/February)

Figure 2: Most detailed Land Cover map available over Borneo island, derived from ALOSPALSAR dual-season data, acquired in 2007.

図１：2009 年に PALSAR モザイク画像が 2 つの時期に捉えたボルネオ島。
（R：HH 7/8 月、G：HV 7/8 月、B：HH 1/2 月）

図１：ALOS/PALSAR の複数時期データから取得した、ボルネオ島の土地被覆図としては、現存する最も詳細な地図です。

低地森林
川辺の森林
湿地森林
マングローブ森林
ニッパヤシ森林
泥炭地森林
泥炭地 / 川辺の潅木

雑木林
高い潅木
標準的な潅木シダ / 草草地
穀倉地帯（高地）
穀倉地帯（灌漑）

プランテーション
消失した木で覆われている土地
水
不明 / 影裸地ではない土地
山岳森林

31

Fｰ08

Southeast Asia
Malaysia
マレーシア

Sarawak
サラワク州
Indonesia
インドネシアForests
森林※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
Image processing and analysis
by Dirk Hoekman (Wageningen
University) Niels Wielaard, andMatin Vissers and Rob Verhoeven(SarVision), The Netherlands
本事業は JAXA 京都 炭素・観測計画の枠組みで行われました。
画 像 処 理と 分析：Dirk Hoekman(Wageningen University) Niiels
Wielaard、Matin Vissers 、
Rob Verhoeven（Sar Vision）
オランダ

32

Consistent land cover change monitoring in
Borneoボルネオで土地被覆の変化を連続して監視Contributed by: Dirk Hoekman (Wageningen University, The Netherlands)

寄稿：ダーク・ホークマン（オランダ、ワゲニンゲン大学）

ALOS PALSAR is well suited to provide accurate and up-todate information in a consistent and repetitive way. In this example
radar images of a 25 km wide oil palm plantation development
area in Sarawak, Insular Malaysia, are shown. The radar imagesof the years 2007, 2008 and 2009 and the associated land coverclassication maps show the fast conversion of forest and grasslands
into new oil palm plantations.
Indonesia and Malaysia are the world’s largest producersof palm oil and both countries have promoted rapid expansionof the plantation acreage in the past decade(s). Existing land use
plans designate large tracts of land as so-called “forest lands” (inIndonesia: “kawasan hutan” and in Malaysia: “Permanent Forest
Estate”). These forest lands are largely reserved for forestry,
biodiversity conservation and environmental functions and exclude
its use for forest plantation. In Borneo, forest lands also comprisevast areas of peat land. Nevertheless, local NGO and national
government reports indicate that there are numerous cases where oilpalm concession areas overlap with forest areas and wetlands (suchas peat swamp forests) in legally protected forest lands. The actual
extent of plantation development and associated risks, however, arenot sufciently known. This is a major barrier to the implementationof sustainable palm oil production and its certication.
The ecological, social and economic impacts of (illicit) forest
land conversion are of concern to many stakeholders. Palm oilfrom illicit sources can undermine the credibility of certification
schemes (such as Roundtable on Sustainable Palm Oil, RSPO) andgovernment policies and schemes (such as the Reduced Emissions
from Deforestation and Degradation, REDD).

ALOS/PALSAR は、正確で一貫した最新情報を反復提供するのに適しています。本事例では、マレーシア、サラワクのアブラヤシ
植林開発地域の 25km 幅のレーダ画像が見られます。
2007 年〜 2009 年のレーダ画像と土地被覆分類地図で、森林や草地がアブラヤシのプランテーションに急速に変わっていることが分かります。
インドネシアとマレーシアは、世界最大のパーム油の生産地域で、両国とも過去 10 年間は、植林面積を急激に拡大してきました。現在の土地利用計画では、「森林地」（インドネシア語では「カワサン・
フタン」、マレーシアでは「永久森林財」）と呼ぶ広大な面積の土地を指定しています。この「森林地」は森林管理、生物多様性の監視や環境に関連する機能のために広く保護され、プランテーションとしての利用からは除外されています。
ボルネオ島は、「森林地」が広大な泥炭地になっています。地域のNGO や政府の報告から推測すると、アブラヤシの植林が認められている地域が、法的には保護されるべき「森林地」の中にある土地や湿原（泥炭湿原森林）と重なっています。しかし、植林開発の実際の規模と関連するリスクは十分には知られていません。それが持続可能なパーム油生産とその認可の実施を大きく阻んでいます。
不法な「森林地」の用途変更による生態的、社会的、経済的な影
響は、多くの利害関係者が憂慮するところです。禁止されている地域で栽培されたパーム油は、「持続可能なパーム油のための円卓会議（Roundtable on Sustainable Palm Oil、RSPO）」（注 1）や政府の政策や計画、「森林減少・劣化からの温室効果ガス排出削減（Reduced
Emissions from Deforestation and forest Degradation、
REDD）」（注 2）による認可の信頼性を低下させています。
（注 1）2002 年に WWF などの呼びかけで設立された第三者機関。
（注 2）開発途上国での森林破壊や劣化を回避とて、CO2 の排出削減を目指したプロジェクト。
COP13（気候変動枠組条約締約国会議第 13 回会合、2007 年インドネシアのバリ島で開催）で締約国が REDD の取組を支援することを決定しています。

Fｰ08Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Land cover change mapping. ALOS PALSAR is very useful for the detection of changes in forest and land cover. The systematic data acquisition strategy
implemented by JAXA allows annual updates of land cover maps over wide areas, such as Borneo island. The purple colour shows the development of oil palm plantationsin an approximately 25 km wide area in the state of Sarawak, Malaysia.
図１：土地被覆変化のマッピング。ALOS/PALSAR は森林や土地被覆の変化を解明するのに極めて有効です。JAXA で実施した体系的データ取得の方法で、ボルネオ島のような広い地域での土地被覆図を年次で更新できます。紫で示されているのは、マレーシアのサラワク州の約 25km のアブラヤシのプランテーションの開発です。
低地森林
川辺にある森林
湿原森林
マングローブ森林
ニッパヤシ森林
泥炭地森林
泥炭地森林 / 川辺の潅木
雑木林
高い潅木
標準的な潅木

シダと草草地
穀倉地帯（高地）
穀倉地帯（灌漑）
プランテーション
消失した木で覆われている土地
水
不明 / 影裸地でない部分
山岳森林

33

Fｰ09

Southeast Asia

Riau
リアウ州
Sumatra
スマトラ

Forests
森林※ This work has been undertaken
by JAXA and WWF within theframework of the ALOS Kyoto &Carbon Initiative.
本 事 業 は JAXA お よ び WWF により、ALOS 京 都 炭 素・観 測 計
画の枠組みで行われました。

34

Mapping of Land Cover in Riau Province,
Sumatra, Indonesia

インドネシア、スマトラのリアウ州の土地被覆マッピング

Contributed by: Nicolas Longépé, Preesan Rakwatin, Osamu Isoguchi,
Masanobu Shimada (JAXA) and Yumiko Uryu (WWF)

寄稿：ニコラス・ロンゲペ、プリーサン ･ ラクワティン、
磯口 治、島田 政信 (JAXA)、瓜生 由美子 (WWF)This work aims to investigate the capabilities of using ALOSPALSAR mosaic data for land cover classification in tropicalrainforest areas. In collaboration with the World Wildlife Fund(WWF), Riau province in central Sumatra was selected as study
site. Riau is covered by vast peat lands estimated to hold Indonesia’slargest stock of carbon. However, Riau is under serious threat
because of rapid large-scale deforestation and conversion of the peat
lands to plantations.
In this study, a land cover classification map was generated
from PALSAR 50 meter resolution mosaic data using a so called
Support Vector Machine (SVM) classification approach, which
has been successfully introduced in remote sensing in recent
years. There were six different classes discriminated: Dry naturalforest, Swamp forest, Acacia, Clear cut, Oil palm and Others. The
classification agreement is of the order of 70% for the land covermap in comparison with the WWF reference map, derived bymanual interpretation of optical (Landsat) data. Both the ALOSPALSAR and Landsat data were acquired in 2007. When conning
the classification to the distinction of forest and non-forest only
(i.e. natural forest versus non-natural land cover types such astree crops, plantations etc.) a classification accuracy of 86% wasachieved, indicating that the mapping of the tropical rainforest belt
using PALSAR data appears to be an achievable target.

このプロジェクトは、世界野生生物基金（WWF）と協力して、
ALOS/PALSAR のモザイクデータを使って、熱帯雨林地域の土地被覆分類の能力を確認するために行い、研究実施地域として中央ス
マトラのリアウ州を指定して実施しました。
リアウ州には広大な泥炭地があり、インドネシア最大の炭素貯蔵があると推定されています。しかし、リアウ州は急速な大規模森林
伐採と泥炭地をプランテーションとしての開拓が進んでいるため、重大な危機にさらされています。
この研究では近年、遠隔センシング分野に導入され結果を出していた PALSAR の 50m 解像度のモザイクデータでサポートベクター
マシーン（SVM）の分類方法を使用して、土地被覆分類を行いました。
得られたデータを類別すると６分類になりました。その内容は、
乾燥自然森林、湿性森林、アカシア林、伐採林、アブラヤシ、その他です。
Landsat の光学データを手動で分析して作成された WWF の参照
地図と比較して、およそ 70％の土地被覆地図が分類合意となりました。ALOS/PALSAR と Landsat の両データは 2007 年に取得されたものです。森林と非森林（例：自然林 / 非自然土地被覆型―
果樹やプランテーションなど）を識別した分類の特定では、86%の精度で分類され、熱帯雨林地域の森林分類には PALSAR データの使用が適切であると判断されます。

Fｰ09

凡例
乾燥森林
湿潤森林
アカシア
伐採地
油ヤシ
その他
水

凡例
乾燥森林
湿潤森林
アカシア
伐採地
油ヤシ
その他
水

Ⓒ WWF

Figure1: Left: Land cover classication based on automatic classication of 2007 ALOS PALSAR data
Right: Land cover classication based on manual interpretation of 2007 Landsat data (WWF reference data set)
図 1：左は 2007 年に ALOS/PALSAR のデータで自動分類された土地被覆分類、右は 2007 年に Landsat データ（参照データ）で手動分析された土地被覆分類。

35

Fｰ10

Southeast Asia

Riau
リアウ州
Sumatra
スマトラ

Forests
森林※ T h is work wa s u nde r t a ke n
w i t h i n t h e f r a m e wo r k of t h e
JAXA Kyoto & Carbon Initiative
and was partially supported byt he U K Nat ional Env i ron ment
Research Council under funding
for the National Centre for Earth
Observation. Major contributions
to this work were made by Martin
Whittle (University of Sheffiield/
CTCD), Yumiko Uryo, Michael
Stuewe and Koko Yulianto (WWF).
本 事 業 は JAXA 京 都・ 炭 素 観
測 計 画 の 枠 組 み で、 英 国 自 然
環 境 調 査 局（the UK National
Environment ResearchCouncil） が 地 球 観 測 セ ン タ ー（the National Centre for Earth
Observation） の 助 成 を 受 けて 実 施 さ れ まし た。 主 な 研 究 者
は Martin Whittle（Universityof Sheffiield/CTCD）, YumikoUryo, Michael Stuewe と Koko
Yulianto (WWF). です。

36

Mapping deforestation in Sumatrausing multi-temporal ALOS ScanSAR data

ALOS/ScanSAR データでスマトラ島の森林伐採をマッピング

Contributed by: Shaun Quegan, Centre for Terrestrial Carbon Dynamics(CTCD), University of Shefeld, UK

寄稿：ショーン・クエーガン（イギリス、シェフィールド大学地上炭素ダイナミ
クスセンター）

Tropical deforestation is a major factor in climate change,
contributing around 20% of the total amount of anthropogenic
carbon dioxide emissions. The 2009 Copenhagen Climate
Conference therefore recommended that steps be taken towards
establishing the Reduction of Emissions from Deforestation and
Degradation (REDD) mechanism, which will provide economic
incentives for tropical countries to preserve their forests. Crucial to
REDD are reliable methods to monitor tropical forests; these should
also, if possible, provide frequent observations so that national
authorities can respond quickly to illegal logging.
ALOS PALSAR seems ideal for this purpose as it isunaffected by the cloud and smoke that cause serious problems for
optical observations in the tropics, and in particular the ScanSAR
mode which allows wide area coverage every 46 days. Methods todetect deforestation from time-series of ScanSAR images have beendeveloped and applied to the Riau province of central Sumatra. This
area is of global signicance because much of the forest grows on
deep peats, whose degradation after deforestation can lead to major
emissions of carbon dioxide.
Results show that the temporal signature of deforestationin Sumatra varies in the single-polarized (HH) ScanSAR data,and even undisturbed forest shows marked temporal variability,
probably caused by changes in soil water. Hence automatic methods
can achieve high rates of detection of deforestation only at theexpense of false detections in undisturbed forest. Current results
thus suggest that a high level performing monitoring system willneed the ScanSAR data to be supplemented by PALSAR dualpolarisation (HH+HV) data (acquired at less frequent time intervals)
to help resolve these ambiguities.

熱帯の森林伐採は気候変動の重要な原因で、人為的に排出される二酸化炭素（CO2）全量の 20%ほどにも及びます。2009 年に行われた COP15 の会議では、熱帯の国々が森林を保存するために経済奨励を行う、劣化と森林伐採の削減（REDD）方策を設定するためのステップを取ることが推奨されました。
森林伐採の削減実現にまず行わねばならないことは、熱帯森林をモニターする信頼できる方法の導入で、頻繁に観察ができることで、国家・政府が不法な伐採に速やかに対処できることになります。
ALOS/PALSAR は、このような目的に合致したもので、熱帯での視覚的観測では深刻な問題となる、雲や煙に影響されず、特にScanSAR モードでは、46 日毎に広い地域をカバーすることができます。
時間が連続できる ScanSAR 画像から、森林伐採を看破する方法が開発され、中央スマトラ島のリアウ州で応用されました。この地域は、深い泥炭上に多くの森があり、伐採後の森の崩壊で、CO2 の排出を招くことになるため、世界的にも重要な場所です。
結果から見ると、スマトラ島での森林伐採の現段階の特徴は、単偏波（HH）ScanSAR データが異なり、原始林では、土壌の水分の変化が原因とみられる、ばらつきが見られます。そのため、自動的な方法では、原始林では結果が異なるというリスクを負う場合もあります。そこで、今後はレベルの高い、実行力のあるモニタリン
グシステムが必要とされています。

Fｰ10Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Multi-temporal composite image over a part (100 km x 75 km) of Riau province, Sumatra,
generated from ALOS PALSAR ScanSAR data acquired in January and September 2007 and June
2008. Overlaid on the image are deforested areas detected by ScanSAR during the period June2007 – June 2008 and regions deforested between April 2007 and June 2008 according to the WWF
databases. Inset diagrams show temporal ScanSAR backscatter signatures for each of the pixels
in a 5x5 window surrounding a few points in the image, indicating the variety of temporal signals
encountered in both deforested areas and primary forest.
図１：スマトラ島リアウ州の一部（100km x 75km）を多時期複合画像で示しています。
2007 年１月、9 月と 2008 年 6 月に ALOS PALSAR ScanSAR データで得られたもの。画像で示しているものは、2007 年 6 月から 2008 年 6 月の間に ScanSAR が発見した伐採地域で、2007 年 4 月から 2008 年 6 月に伐採された地域のデータは WWF のデータベースからです。中の図表は、ScanSAR のバックスキャッターを画像の数箇所で、各ピクセルが 5 x 5 のウィンドウ
で示しており、伐採された地域と原始林の両方で発生したシグナルも入れています。
図の中

白：伐採

緑：2008 年の森林

Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 2: (a) Dual-polarisation PALSAR composite image for 2007/06/28 with HH, HV & HH/
HV taking the RGB channels; (b) is the same scene a year later, on 2008/06/30, and shows clear
changes. Image (c) shows (b) overlaid by ScanSAR detections over the same period in red. Image(d) shows part of a Landsat image of the same area acquired on 22/07/2008.
図２：a. 二重偏波の ALOS PALSAR 複合画像による 2007 年 6 月 28 日のデータ。RGB チャ
ンネルを取った HH,HV と HH/HV の画像。b. 同じ場所の 2008 年 6 月 30 日の画像で、1 年で明らかな変化がある。c. b と同時期の ScanSAR データを加えた箇所が赤で表示。d.2008 年
7 月 22 日に Landsat で得た同じ地域の画像。

赤 : 発見した箇所

37

Fｰ11

Southeast Asia
Hanoi
ハノイ

Vietnam
ベトナム
Ho Chi Minh
ホーチミン

Forests
森林※ This work has been undertaken
i n p a r t w it h i n t he f r a meworkof t he JA X A Kyoto & Ca rbon
I n i t i a t i v e b y T h u y L e To a n(CESBIO, Toulouse, France) andNguyen Lam Dao (University ofSouthern Queensland, Australia).
Booklet image processing by Ake
Rosenqvist (soloEO, Sweden).
本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都・炭素観 測計画の枠 組みで、Thuy Le
Toan ( フ ラ ン ス CESBIO 社 )、Nguyen Lam Dao（ オ ー ス ト ラ
リ ア、University of Southern
Queensland） が 実 施 し ま し た。
画像処理は Ake Rosenqvist ( スウェー デ ン、soloEO) が 担 当しました。

38

Forest logging and tree plantations
in Vietnam

ベトナムの森林伐採と植林

Contributed by: Thuy Le Toan (CESBIO, France)

寄稿：トゥイ・ル・トォアン（フランス、CESBIO 社）

Forests act both as sources and sinks of CO2 as deforestation
depletes carbon stocks and releases CO2 to the atmosphere, whileon the other hand, forest regrowth results in large absorptions ofcarbon. Quantifying forest carbon stocks and their changes are
therefore critical. However, the magnitude, stability, and regional
and temporal variability of these sinks and sources are poorly
known and are the subject of heated debate, particularly becauseof its relevance to the Kyoto Protocol. The increment in biomass
for growing forests is spatially variable as the regrowth after
disturbances depends on climate, soil characteristics, change
history, etc., as well as in the cases of managed forest and forest
plantations, also on species and cultural practices.
Vietnam is currently carrying out a large-scale “reforestation”
programmes. Much of the planting taking place today is of
fast-growing tree species aimed at producing raw materials forthe pulp and paper industry or manufacturing of woodchips
for export. Also, Vietnam has decided to increase the areas ofrubber plantations in the country to produce more natural rubber.
According to Vietnam's Agriculture Ministry, the area of rubber
has increased from about 75,000 ha in 1975, to about 700,000 hain 2010. In 2009 alone, some 37,000 ha of new plantations werecreated.
Changes in biomass due to tree harvesting, deforestation
and regrowth can be clearly assessed using time series of ALOSPALSAR data. ALOS is programmed by JAXA to cover all ofVietnam at least 2 times every year to accommodate nation-widechange monitoring.

森林には、伐採により大気中へ CO2 を排出（ソース）する一方、樹木の再生によって炭素を吸収する（シンク）機能があります。
そのため、森林の炭素貯蔵量とその変化を知ることは、緊急の課
題です。しかし、これらシンクとソースの大きさ、増減、地理的・時間的な変化については、ほとんど知られておらず、京都議定書に関連し、熱心な討論が繰り返されています。
伐採後の森林再生は、気候や土壌の特性、それまでの植生の歴史、管理された森林か植林か植林かどうか、樹種や栽培条件などによって状況が違うため、成長中の森林のバイオマスの変化は条件によって異なります。
ベトナムでは現在、大規模な再生林計画を行っています。植林
する樹種の多くは成長が早いもので、パルプや紙の原料か輸出用のチップとなります。また、天然ゴムを生産するための植林も拡大しています。ベトナム農業省によれば、1975 年には 7 万
5,000ha だったゴムの木は 2010 年には 70 万 ha へと広がり、2009 年だけで、3 万 7,000ha の新しい植林が行われました。
森林の伐採と再生によるバイオマスの変化は、ALOS/PALSARの継続的な観測で明らかになるもので、少なくても年に 2 回、ベトナム全土の変化を観測しています。

Fｰ11

Figure 1: Southern Vietnam, July/August, 2009.
Extract from the K&C PALSAR mosaic overSoutheast Asia, generated by JAXA EORC.
Ⓒ K&C, JAXA/METI

図 1：2009 年 7/8 月のベトナム南部。JAXA/EORC チームが作成した PALSAR の東南アジアのモザイク地図より抽出しました。

Figure 2: Multi-temporal PALSAR
image over Dau Tieng, Vietnam (R:2007; G: 2008; B: 2009). The area partis of the extensive rubber plantation
prog ram me, where extensive
conversion from natural forest to
rubber plantations is taking place.
Forest cleared 2007-2008 appear in
red, clearings between 2008-2009 inyellow, while young growing rubbershows up in blue.

Ⓒ K&C, JAXA/METI

図 2： ベ ト ナ ム、 ダ ウ・ チ ェ ン の
PALSAR 画像（R/2007, G/2008,
B/2009 年）この地域はゴム植林計
画が策定され、自然林はゴムプラン
テーションに変わりました。2007 ／2008 年 に 伐 採 さ れ た 森 林 は 赤 で、2008 ／ 2009 年は黄色。青で示しているのは成長中のゴムの木。

Figure 3: Prototype map of above-ground biomass, estimatedfrom ALOS PALSAR dual-polarisation path image data. The
cross-polarised HV channel is particularly sensitive to vegetation
structure.
図３：ALOS/PALSAR 二偏波モード画像で検出した、地上バイ
オマスのプロトタイプ地図。HV チャンネル波は植生構造には感度が優れています。

39

Fｰ12

AfricaMalawi
マラウィ

Forests
森林※ This work has been undertaken
by Francesco Holecz, Massimo
Barbieri, Alessio Cantone, Paolo
Pasquali and Stefano Monaco,
sarmap/Switzerland, within theframework of the JA X A Kyoto& C a r b o n I n it i a t i ve , a n d t h eEuropean Space Agency Global
Monitoring for Food Security and
EOMD projects.
※本事業は、JAXA 京都・炭素計画と欧 州宇宙機関の食糧確保のための全世界モニタリング及び EOMD
プロジェクトにより、スイスのサル
マ ッ プ 社 に 在 籍 す る Francesco
H olecz、Massimo Bar bieri、Alessio Cantone、Paolo
Pasquali、Stefano Monaco が 行
いました。

40

Land cover and topographic
mapping at national scale in Malawi

マラウィ全土の土地被覆と地形図

Contributed by: Francesco Holecz (sarmap, Switzerland)

寄稿：フランチェスコ・ホルツ（スイス、sarmap 社）

The use of Synthetic Aperture Radar (SAR) data is often
an absolute requirement in large parts of the African countries,
in particular for those close to the equator, simply due to thefact that optical satellites are severely hampered by clouds. An
operational application based on the use of ALOS PALSAR
interferometric data has been developed for the generation of acountry-wide land cover map over Malawi, and, with the samedata set, the production of a Digital Elevation Model at very ne(10 meter) resolution.
The results clearly show that PALSAR data enables thereliable identification of key land cover types such as forest,
clear cuts, burnt areas, low vegetation, bare soil, and water
bodies. Moreover, by combining ALOS PALSAR data withmulti-temporal data from radar satellites operating with shorter
wavelengths, such as in this case the European Envisat ASAR,
a crop map can be generated. The integration of longer (ALOS)
and shorter (Envisat) wavelength radar data, the latter acquired
during the whole crop season, enables accurate mapping of thecropped areas and their evolution during the growth period. It
should also be noted that the Digital Elevation Model derived
from the ALOS interferometric pairs shows a higher quality
than the Shuttle Radar Topographic Mission one, and it opens
new capabilities to topographic mapping in near-equatorial, nonforested regions.

アフリカの赤道近辺の国々は、厚い雲に覆われ、光学センサによる観測は難しく、ALOS/PALSAR のデータに期待が集まりま
すが、ここでは PALSAR の干渉データを利用して、マラウィ全
土の土地利用分類と 10m 分解能のデジタル標高モデル（DEM）を作成した例を紹介します。
右ページに結果を示しますが、画像から、PALSAR は土地利用分類の代表項目である、森林、森林伐採、森林火災跡、低木層、裸地、そして水系をよく把握することが分かります。また、もう少し波長の短いレーダであるヨーロッパの宇宙機関 ENVISAT の SAR（ASAR）と組み合わせることで、多時期情報より穀物の生育状況
マップが作成できます。
さらに、ALOS/PALSAR の干渉 SAR 処理から作成した DEM
は、スペースシャトルによる地形データより高精度であり、赤道に近くても森林が疎な地域では地形図が作成できるという新しい可能性を示しました。

Fｰ12Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI, ESA

2007 年 12 月 -2008 年 2 月
赤：干渉性（分光）緑：並の輝度

青：輝度の差異が大きい

右の図 土地被覆／変化図
右下
数値標高モデルFigure 1: Malawi. Colour composite based on interferometric ALOS PALSAR data (70 image pairs have been used).
The enlargements highlight the extensive information included in this type of data set, which allows the generationof products such as main land cover/change classes, and digital elevation model.
図 1：ALOS PALSAR 干渉データ（70 画像のペア使用）によるカラー複合画像。
拡大図では土地被覆とその変化やデジタル標高モデル（DEM）がみられます。

Figure 2: Multi-temporal data set based on ALOS PALSAR (70 scenes) and
ENVISAT ASAR (120 scenes), covering the whole Malawi (118,000 km 2 , 15 m
resolution). The enlargement highglights the rich information included in this multitemporal multi-satellite data set, which allows the generation of crop maps.
図 2：ALOS PALSAR（70 か所）と ENVISAT ASAR（120 か所）のデータを組み合わせたマラウィ全土（11.8 万㎢、解像度 15m）地図。多時期、複数衛星デー
タに基づき、穀物の作付け状態がわかります。

41

Fｰ13

AfricaMpumalanga Province
ムプマランガ州
South Africa
南アフリカ

Forests
森林※ This work has been undertaken
by Francesco Holecz, Massimo
Barbieri, Alessio Cantone, Paolo
Pasquali and Stefano Monaco,
sarmap/Switzerland, within theframework of the JAXA Kyoto &Carbon Initiative.
※ 本 事 業 は、JAXA 京 都・ 炭
素 観 測 計 画 の 枠 組 み で、 ス イス、sarmap 社 の Francesco
H olecz、Massimo Bar bieri、Alessio Cantone、Paolo
Pasquali、Paolo Pasquali が 実施しました。

42

Using ALOS PALSAR for timber volume
estimation in forest plantations in South Africa

ALOS/PALSAR を南アフリカの森林植林地樹木量推定に利用

Contributed by: Francesco Holecz (sarmap, Switzerland)

寄稿：フランシスコ・ホレズ（スイス、sarmap 社）

The conventional practice to collect forest ground truth
information (forest biophysical parameters), such as tree height,
stem diameter (DBH) and other contextual information, is byusing a system of sample plots that represent the forest types ofinterest. The sample plot information is then averaged acrossthe forest stand and standard allometric equations (i.e. empirical
relationships between e.g. tree height and timber volume orbiomass) are applied to produce estimates of the timber volume
per stand, and subsequently extrapolated across the plantation.
This approach is however both time consuming and costly andlimits the possibility of regular plantation-wide estimates oftimber volume.
Earth Observation data provides the possibility to movefrom the statistical sample plot based methods to full wall-towall mapping of the plantations. An approach has here beendeveloped to provide transparent, comprehensive and costeffective forest information by integrating specific products
derived from ALOS PALSAR data.
In a series of trials in Mpumalanga province, South Africa,
multi-temporal interferometric ALOS PALSAR data wereacquired and the approach was tested over a range of conditions
–across different topography, at sub compartment level, acrossdifferent seasons and weather conditions – to confirm that it
could be used in an operational manner to support and improve
management of saw log plantations. The approach was evaluatedby timber companies in the province and considered valuable
and very useful, demonstrating the utility of ALOS PALSAR for
forest mapping and monitoring purposes and for the extractionof key forest biophysical parameters that are required to estimate
standing timber volume.

木の高さや胸高断面積 (DBH) などの「森林生物物理学要素」を従来手法で取得するには、対象とする森林タイプが存在する土地で見本を収集していました。
選択した土地の情報は、場所や木の高さ・樹木の大きさ・バイ
オマスとの関係を標準的に均一化し、その土地に対しての樹木生
長予測に応用され、植林地での推定にも使われています。しかし、この方法では、時間やコストがかかり、一般的な植林地での樹木の大きさしか得られないという制約があります。
この統計的な土地サンプルを基礎とした方法ではなく、地球観
測データにより、植林地全体のマッピングが可能な方法があります。つまり ALOS/PALSAR データから、明解かつ高い費用対効
果の森林情報が得られるのです。
南アフリカのムプマランガ州における連続試験で、多時期に使える干渉センサがある ALOS/PALSAR のデータが、様々な条件下で試されました。
すなわち、異なった地形・区切られた地域・時期や気候が違うなどの条件による試験です。その結果、データは製材用素材管理の改良に運用可能であることが実証されました。この取り組みは、
地元の材木会社にも評価を受けました。
ALOS/PALSAR データは、森林地図作成や監視目的に有用で、立ち木の量の推定に必要な「森林生物物理学要素」のキーを引き出すものです。

Fｰ13

Figure 1: Composite of ALOS PALSAR Fine Beam Single and Dual polarization data (top left) overMpumalanga province, South Africa (top right). The approach is designed to detect and extract
known land cover classes from single-date PALSAR HH/HV intensities (bottom left) and, wheneveravailable, including HH-coherence (bottom right).
図１：ALOS/PALSAR のファインビーム単偏波と二重偏波データの複合画像（左上）南アフリカ、
ムプマランガ州（右上）PALSAR の HH/HV の輝度で識別されている土地被覆を明示しています（左下）。利用できる場合には、HH コヒーレンス（右下）も取り入れました。

Figure 2: Biophysical products derived from ALOS PALSAR. The estimation of tree height (top left),diameter at breast height, DBH (top right), and basal area (bottom left) – the three key biophysicalparameters required as input parameters into the forest model for the estimation of timber volume(bottom right) – is performed by applying regression analysis by species on samples basis and
PALSAR HV data. Trees per hectare are additionally estimated by considering basal area anddiameter at breast height.
図２：ALOS/PALSAR から取得した生物物理学的なデータ。木の高さの推定（左上）、胸高断面積（DBH）( 右上 )、根元の広がり（左下）−この３つのデータが生物物理学のキーとなり、そのデータから樹木量推定の森林モデル（右下）が算定できます。サンプルをベースにした各種の回帰分析の応用と PALSAR HV データが基になっています。１ヘクタール当たりの樹木は、根元の広がりと胸高断面積を考慮して推定されます。

43

Fｰ14

EuropeNorwayノルウェー

Finland
フィンランドSwedenスウェーデン
Gothenburg
ヨーテボリ

Stockholm
ストックホルム

Forests
森林※ This work has been undertaken
within the framework of the JAXA
Kyoto & Carbon Initiative, fundedby the Swedish National Space
Board, by Johan Fransson, Andreas
Pantze and Håkan Olsson (Swedish
University of Agricultural Sciences,
Sweden), Maurizio Santoro (Gamma
Remote Sensing, Switzerland),
Leif Eriksson and Lars Ulander(Chalmers University of Technology,
Sweden)※ 本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都・
炭 素 観 測 計 画 の 枠 組 み で、 ス
ウェーデ ン国 家宇宙局の助成により、Johan Fransson、Andreas
Pantze、Håkan Olsson（スウェーデン農業科学大学、スウェーデン）及び Maurizio Santoro（ ガ ン マ・
リモ ート・センシング 社、スイス）
Leif Eriksson、Lars Ulander（チャルマーズ大学、スウェーデン）が作成しました。

44

National clear-cut mapping in Sweden

スウェーデンにおける森林伐採

Contributed by: Johan Fransson (SLU, Sweden) and Maurizio Santoro(Gamma, Switzerland)

寄稿：ヨハン・フランソン（スウェーデン、SLU）、
マウリチオ・サントーロ（スイス、Gamma 社）

In Sweden, a nationwide coverage of optical satellite datais acquired annually by the government for forest monitoring
purposes. The images are used by the Swedish Forest Agency
for change detection in order to find clear-felled areas andsubsequent verification of the cutting permits of about 70,000
clear-felled areas yearly. In combination with about 50,000
National Forest Inventory (NFI) eld plots, the images are also
used for producing nationwide forest maps (e.g. stem volume andbiomass). In order to obtain the 200 cloud-free optical (SPOT)
scenes that are required for a nationwide coverage, about 5,000
programming attempts are needed because of frequent cloudcover and long periods of reduced solar illumination. In thisrespect it is of interest to investigate images acquired by ALOSPALSAR, which achieves full cloud-free coverage of Sweden atleast twice per year in dual polarisation mode. In this mode thesensitivity of the intensity recorded by the satellite is maximised
with respect to forest properties. The radar backscatteris typically lower for bare ground, e.g. clear-felled areas,
compared to mature and regrowing forest. Within this project amethodology has been developed for detection and delineationof deforestation (primarily clear-cuts) in Sweden using strips of
ALOS PALSAR images, to be integrated in the mapping systemused by the Swedish Forest Agency.

スウェーデン政府は、全国土の森林状況を把握するため、人工衛星を利用して、光学画像データを毎年取得しています。スウェー
デン森林庁は、それらの画像から、完全に伐採された場所を特定し、年間 7 万か所に制限している伐採地を確認しています。また、デー
タは、森林管理局が統括する 5 万か所と照合して、全国土の森林
地図（森林バイオマス量、森林体積量を含む）を作成するためにも使われています。
スウェーデンは、雲に覆われる日が多いのと、長く続く冬期の
弱太陽光量の影響で、200 枚の晴天画像を得るために合計 5,000回の観測が必要でした。このために、昼夜天候の別なく 2 種の偏波で年 2 回スウェーデン全土を観測できる ALOS/PALSAR は興味の対象です。
成木林や再生林と比べ、伐採によって地面がむき出しになっている場所は、レーダ反射波は弱く、暗い画像になります。本プロジェ
クトでは、スウェーデン内での森林減少（特に伐採）を ALOS/PALSAR を用いて見いだす方法を開発し、将来的にはスウェーデ
ン森林庁によるマッピングシステムに統合されることが期待され
ています。

Fｰ14

Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 2: Gothenburg, the second largest
cit y in Sweden, highlighting the levelof detail in the ALOS PALSAR mosaic
dataset.
図 2：スウェーデン第 2 の都市ヨーテボリ。
ALOS PALSAR モザイクデータでの詳細地図。

Figure 1: False colour ALOS PALSAR mosaic over four of the Nordic countries (Sweden, Norway, Denmarkand Finland) at 50 m resolution. Forests appear in green. Bare surfaces, agricultural elds, recent clear-cuts andmarshes appear in purple. Open water, such as rivers, lakes and the seas appear in blue.
図１：ALOS PALSAR フォールス・カラーによる、北欧 4 カ国（スウェーデン、ノルウェイ、デンマーク、フィンランド）のモザイク画像。森林は緑色、剥き出しの土地、農耕地、最近伐採された場所や湿地は紫色、川、湖、海などの水面は青色で示されています。

45

Fｰ15

Asia
Jakutsk
ヤクーツク

Krasknoyarsk
クラスノヤルスク

Central Siberian
Plateau
中央シベリア高原

Irkutsk
イルクーツク

Forests
森林※ This study was undertaken inpart with in the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative,
staff support was financed throughthe ESA-project “GMES Service
Element - Forest Monitoring” which
also supported the cooperation with
the Russian Forest Inventory Agency
“Roslesinforg” in Irkutsk/Russia.
この研究は、JAXA 京都 炭素・
観 測計画のデータ協定により支 援されました。欧州宇宙機構（ESA）
プロジェクト内「地球観測プロジェ
クト (GMES) の 森林モニタリングとイル クーツクのロシア森林 資 源
局が財政支援をしました。

46

Boreal Land Cover and Forest Structure
Mapping

針葉樹林の土地被覆と森林構成のマッピング

Contributed by: Christian Thiel, Christiane Schmullius (Friedrich-Schiller University
Jena, Germany) and Maurizio Santoro (Gamma Remote Sensing, Switzerland)

寄稿：クリスチャン ･ ティール、クリスチャンヌ ･ シムリウス（ドイツ、フレドリッヒ シラー大学）、マウリチオ ･ サントロ（スイス、ガンマーリモート社）

Russia holds the largest forestry resources in the world (ca.
22%). The detection and monitoring of forest cover changes areof great interest not only for the State Forest Services but also
for climate change related questions. Large changes in the forest
structure due to logging (legal and illegal), res, insect outbreaks
and wind damage are very common. Due to the large and partly
inaccessible territory, as well as of the long winters and frequent
cloud cover, only satellite radar offers the unique capability toguarantee regular image acquisitions.
The study area is located in the Central Siberian Plateau
in central Siberia, with taiga forests (spruce, birch, larch, pine)
covering some 82% of the region. The site exhibits continental
climatic conditions with dry and very cold winters (down to í40° C
in January) and warm and wet summers (up to 35° C in June).
To investigate the feasibility of using dual-season ALOSPALSAR data to enhance the sensitivity for mapping of thecharacteristics of the forest, summer backscatter intensity data
and winter interferometric coherence data were used. Coherenceis a product of two “stereoscopic” radar images derived from atechnique called interferometry and the resulting coherence images
give an estimate of the density and thickness of forests. The study
showed that areas of forest, sparse forest and non-forest could be
separated with an accuracy of 93%, thus proving that operational
delineation of forest cover is feasible using PALSAR. Aside fromforest, other land cover types such as settlements, water surfaces
and agricultural areas could also be mapped with reasonableaccuracy.

ロシアは、世界最大の約 22%の森林資源を持っています。州の森林局のみならず気候変動に関する課題もあるため、森林被覆変化の把握と監視は大きな注目を集めています。こうした森林では、
通常、不法なものと法的許可のあるものの伐採、火災、昆虫の急増や風害による被害など、森林に大きな変化があるのが一般的です。面積が広く、部分的にはアクセスが困難な場所や長い冬、雲に覆われる期間が多いという要因から、衛星レーダだけが、定期的に正確な画像の取得を保証する独自の能力を発揮します。
研究対象の地域は、中央シベリア平原にあり、タイガ森林（トウヒ、
カバノキ、カラマツ、マツ）がほぼ 82％を覆っています。そこは大陸性気候で、乾燥して 1 月にはマイナス 40℃に達する酷寒の冬と６月には 35℃まで上昇する暖かく湿った夏があります。
２つの季節の調査の実効性のために、森林特性のマッピングの精度を高めるために ALOS/PALSAR データを使って、夏の後方散乱強度データと冬の干渉コヒーレンスデータが使用されました。コヒー
レンスは、干渉法という技術を用いて取得した２つの「立体的な」レー
ダ画像で、森林の密度と繁茂の状態を画像から判定できます。
この研究では、森林の地域、点在する森林、森林以外が 93%の精度で明示できたので、ALOS/PALSAR を使って森林被覆の実用可能な線引きができます。森林だけでなく、居留地、水面、農地も高い精度で地図を作成できました。

Fｰ15Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: PALSAR composite (left gure: red and green channels – HV polarization backscatter intensity, blue channel - winter coherence 2007/08) and the retrieved forest
structure map (right gure) of an intensive logging region in central Siberia.
図１：ALOS/PALSAR 複合画像（左：赤と緑―HV 偏波後方散乱輝度、青―2007 年 /2008 年冬のコヒーレンスと中央シベリアの頻繁な伐採地域の森林構成図（右）

47

Fｰ16

Asia
Jakutsk
ヤクーツク

Krasknoyarsk
クラスノヤルスク

Central Siberian
Plateau
中央シベリア高原

Irkutsk
イルクーツク

Forests
森林※ This work has been undertaken
w i t h i n t h e f r a m e wo r k of t h e
JAXA Kyoto & Carbon Initiative,
the JERS-1 Global Boreal Forest
Mapping (GBFM) project and theEuropean Commission SIBERIA-I
project by Thuy Le Toan (CESBIO,
Toulouse, France), Mihai Tanaseand Juan de la Riva (U. Zaragoza,
Spain), Maurizio Santoro (Gamma
Remote Sensing, Switzerland) and
Chistiane Schmullius (FSU-Jena,
Germany)
本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都・
炭 素 観 測 計 画 と JERS-1 の「 全球 森 林 マッピ ン グ」 プ ロ ジェク
ト 及 び、 ヨ ー ロ ッパ 欧 州 委 員 会「SIBERIA-1」プロジェクトで行いました。研 究者 は Thuy Le Toan
（CESBIO、 フ ラ ン ス ）、Mihai
Tanase, Juan de la Riva（U.
Zaragoza、スペイン）、Maurizio
S a n t o r o（ G a m m a R e m o t e
Sensing、 ス イ ス ）、Christiane
Scmullius（FSU-Jena、 ド イツ ）です。

48

Mapping 10-year changes in forest biomass
in Central Siberia

中央シベリアにおける森林バイオマス量の10 年間の変化

Contributed by: Thuy Le Toan (CESBIO, France)

寄稿：トゥイ・ル・トォアン（フランス、CESBIO 社）

The forests of Siberia constit ute about 22% of thetotal world forested areas and nearly 50% of the total worldconiferous-forested areas. The Siberian forests have recently
become an important topic of debate. The first reason of theinterest is the role of Siberian forests as weak carbon sinks, andthe large uncertainties in the sink estimates. The second reason
for this interest is concerned with the ongoing exploitation offorest resources.
When combined with natural hazards, this over-exploitation
may cause serious deterioration of the environment, especiallywhen considering the very low recovery rate of boreal forests.
ALOS PALSAR data have proved particularly useful for
providing information relevant to carbon budget calculations
and to the assessment of forest status, from logging to regrowthduring the rst decades after disturbances in Siberia.
Quantification of a 10-year change in forest cover in the
Siberian regions of Irkutsk and Krasnoyarsk was undertaken bycomparing a 1997 forest map derived within the SIBERIA projectfrom JERS-1 and ERS satellite data, with ALOS PALSAR dataacquired one decade later, in 2007. The results obtained for thetwo study regions, which together cover an area of one million
hectares, indicate that logging and forest res may have affected
some 12% of the area around Irkutsk and as much as 16% around
Krasnoyarsk. While the results are under validation, this highexploitation rate of more than 1% per year indicates a concern for
the future development of the Siberian forests.

シベリアの森林は、世界全体の森林面積の 22％を持ち、世界の半分近くの針葉樹林を占めますが、この森林は以下の理由で最近
議論の的になっています。ひとつは、シベリアの森林の炭素吸収量が少なく、その量を正確に把握できないことです。ふたつ目は、
森林資源開発が非常に進んでいることです。これは、自然災害にもつながることや、寒冷地の森林再生力が低いことを考えると、行き過ぎた開発が環境悪化の大きな原因となります。
ALOS/PALSAR のデータは、森林炭素量計算に特に有用な情報と、シベリアでの伐採から再生までの 10 年間の森林状況の把握に有用な情報を提供しています。シベリア中部のイルクーツ
クやクラスノヤルスクにおける 10 年間の森林変化は、人工衛星
JERS-1 と ERS を用いた「シベリアプロジェクト」で作成した1997 年の森林地図と、2007 年に ALOS/PALSAR による 10
年後のデータを比較して得られました。
以下の 2 つの地域は合計100 万 ha に達する広がりを持ちます
が、研究の結果、シベリア東部のイルクーツク周辺では、伐採と森林火災により12％が、クラスノヤルスクでは16％程度の森林が消失していることが分かりました。これらの結果はまだ、検証中ではありますが、毎年1％以上という高い率の森林伐採は、シベリアの森林を将来、重大な危機にさらすことになります。

Fｰ16

1997-2007 Change map
1997 年／ 2007 年の変化

1997

2007

Explanatory notes
Red: forest lost
Light Green: (re)growth
Yellow: stable open areas

Explanatory notes

Dark green: stable forest

water

20-50 m /ha<20 m3/ha

50-80 m3/hasmooth area

>80 m3/ha

水（川）1 ヘクタール当たり 20 − 50m

1 ヘクタール当たり 20m3 以下

1 ヘクタール当たり 50 − 80m3

平地

1 ヘクタール当たり 80m3 以上

3Black: unclassified in 1997

凡例

凡例
3

赤：消失した森林

Irkutsk site - 1997-2007 change map

淡緑：再生森林

Figures: 10-year forest changes around Irkutsk, Central Siberia, derived from 2007 ALOS PALSAR datacompared with JERS-1 and ERS-1 data acquired in 1997. The map indicates biomass loss (mainly by
logging, and also by  res) as well as biomass gain (regrowth of up to 30 ton/ha).

黄：安定した開けた土地
濃緑：安定した森林
黒：1997 年には識別されなかった場所

イルクーツク1997 年／ 2007 年の変化地図

図 1：中央シベリア、イルクーツク周辺の 10 年間の森林変化データ。1997 年に JERS-1 と ERS-1 から得たデータを 2007 年に ALOS PALSAR で得たデータと比較。主に伐採と火災によるバイオマスの減
少と 1 ヘクタール当たり 30 トンまでの森林再生による増加が示されています。
49

Wｰ01

South America
Pantanal
パンタナル大湿原
Brazilブラジル

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiativeby Maycira Costa (University ofVictoria, Canada)※本事業の一部は JAXA 京都・炭素観測計画として行われました。
責 任 者 Maycira Costa（University of Victoria, Canada）

50

Wetland management andwild life protection in the Pantanal

パンタナル湿原の管理と野生生物保護

Contributed by: Maycira Costa (University of Victoria, Canada)

寄稿：マイシラ・コスタ（カナダ、ビクトリア大学）

The Pantanal Wetland is located in Brazil, roughly in thecenter of South America, at the borders between Brazil, Bolivia
and Paraguay. It is the largest pristine tropical wetland in theworld, covering a continuous area of approximately 160,000
km 2 (several times the size of the Florida Everglades) with
an abundance of biodiversity and varied threatened habitats,both on land and in the water. This includes a large numberof bird species such as the giant Tuiui - the 2 m tall symbol of
the Pantanal - as well as anteaters and caimans. The interplay
between the distribution of vegetation, hydrology, climate andgeomorphology nourishes and sustains the large diversity off lora and fauna in this wetland system. Unfortunately thisinterplay is poorly understood at the scale of the entire Pantanal,
and the wetlands are threatened by human development, suchas logging for agricultural activities and cultivated pastures,
building dams, mining, burning of vegetation, and others.
The Pantanal project, partially sponsored by JAXA under
the K&C initiative, uses L-band ALOS PALSAR and other
SAR imagery acquired at different times of the year to map theflood dynamics of the Pantanal ecosystems at different scales.
These maps will help on dening strategic areas that should beprotected for wild life. In addition, our work will help answer
questions of how changes on climate and human activities overtime affect the biodiversity and people who live the Pantanal.

パンタナル湿原は、ブラジル、ボリビア、パラグアイにまたがる世界最大の手つかずの熱帯湿原です。その総面積は約16 万km2（北海道の 2 倍強）に及びますが、そのうちの 1,878km2
が 2000 年に、「パンタナル自然保護地域」として、UNESCOの世界遺産に登録され、ラムサール条約にも登録されています。
ここには、水中にも陸上にも、豊富で多様な動植物、絶滅危惧種も生息しています。特にコウノトリ科のジャビルは、パンタナ
ルの代表的な鳥で、翼を広げると 2m にもなるものです。他にも多くの鳥類やアリクイ、ワニなども生息しています。
しかし、パンタナルの植生が豊かなことや、水の循環や気候と特徴的な地形によって、生物の多様性が保たれていることは、ほとんど知られていないのが現状です。
農業用地確保のための伐採、牧草地の開墾、ダム建設、地下資源の採掘、焼畑などの開発が行われ、この湿原を危機にさらしているのです。
ALOS/PALSAR や他のセンサの異なった時期のデータから作成したパンタナル湿原の画像は、どこに重点を置いて野生生物保護を行えばよいかを示してくれます。さらに、気候の変化と開発が、湿原の多様な生物や、そこで暮らす人々に、どのような影響を及ぼしているかを把握できます。

Wｰ01

Figure 1: Top: Aerial photograph over the Pantanal. Bottom: Abundant wildlife (Tuiui-thebird symbol of Pantanal; Caimans on the shore, Large Anteater)
図 1：上 パンタナル湿原の空撮写真
るジャビル、ワニ、アリクイ）

下

豊富な野生生物（パンタナールを象徴する

Figure 2: 2007 multi-temporal PALSAR ScanSAR mosaic over the Pantanal(Blue: February/rising water Red: July/mixture of high and low waters
Green: November/low water)Ⓒ K&C, JAXA/METI

図 2：2007 年、PALSAR,SAR によるパンタナール（青：2 月（増水期）
赤：7 月（増水と渇水の混合）緑：11 月（渇水期）

51

Wｰ02

South America

Amazon river
アマゾン川
Brazilブラジル

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
by Ake Rosenqvist and Frank De
Grandi, European Commission
Joint Research Centre, within thecontext of the JAXA Kyoto & Carbon
Initiative, the JRC TREES-III project
and the European Commission Marie
Curie IRG framework,
本 事 業 は JAXA 京 都・炭 素 観 測
計 画、 共 同 研 究 セ ン タ ー（JRC）
TREES- III プロジェクト、欧 州 委
員会 (European マリーキュリー国
際社会復帰の補助金 (Marie Curie
IRG) の 枠 組 み の 中 で、 欧 州 委 員
会 共 同 研 究 セ ン タ ー（European
Commission Joint ResearchCentre） の by Ake Rosenqvistと Frank De Grandi が実施しました。

52

ALOS reveals regional-scale effects of
La Niña 2008

ALOS が明らかにしたラニーニャ現象

Contributed by: Åke Rosenqvist and Frank De Grandi,
EC Joint Research Centre (Ispra, Italy)

寄稿：オーケ・ローセンクイスト、フランク・ディ・グランディ（イタリア、EC リサーチセンター）

La Niña events occur when the water temperatures in theequatorial belt of the Pacific are cooler than normal. It is the
opposite effect of El Niño, which forms when Pacific watertemperatures are warmer than normal. Both phenomena affectglobal weather patterns and result in anomalous droughts andrain events.
Early 2008 was the peak of a recent La Niña event, andit resulted in increased precipitation in both central Africa
and South America. In the central part of the Amazon river
basin the peak of the seasonal f looding normally occurs
sometime in the period May to July, with January and February
normally displaying rising, but still moderate water levels. In
2008 however, La Niña caused increased precipitation andexceptionally high river levels and extensive ooding already therst months of the year, in particular in the northern part of thebasin. The effect of La Niña is evident in the unique view of thecentral Amazon basin provided by ALOS PALSAR. The images
were acquired in February 2007 (normal year) and February
2008 (La Niña year), and show the extensive high water levels(bright) caused by the event.

ラニーニャ現象は、エルニーニョの反対の現象で、赤道付近の水温が通常より低いときに生じます。どちらの現象も、世界の気象に大きな影響を及ぼし、干ばつや大雨をもたらします。
1998 年以後もっとも最近のラニーニャ現象のピークは 2008
年初めで、これにより中央アフリカと南アメリカで降水量が増加しました。
アマゾン川中流域の季節的洪水のピークは、通常 5 月から 7 月の間で、1 月と 2 月は、水位は上昇するものの、それほど高くはなりません。しかし 2008 年には、ラニーニャ現象によって降水量が増え、特に流域北部では、最初の数か月で水位が異常に上昇し、広範囲に洪水が発生しました。
ALOS/PALSAR が取得したアマゾン川中流域の画像から、ラニーニャ現象の影響がはっきりと観測できます。図は、2007 年
2 月（通常年）と 2008 年 2 月（ラニーニャの年）のもので、ラニーニャによる広範囲の洪水（明るい部分）を示しています。

Wｰ02Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 1: The effect of La Niña in the central Amazon river basin. as observed by ALOS PALSAR. The images cover an area of 350 km by 350 km. The Negro river is visible in the top, and the Solimões (Amazon)at the bottom of the images. The left image shows the basin in February 2007 (normal year) and the right image the region in February 2008 during La Niña. The exceptionally high water levels and extensive
forest inundation in the northern tributaries are manifested as bright in the images.
図 1：ALOS/PALSAR により観測したアマゾン川中流域でのラニーニャ現象の影響。350km 四方の画像。画像上部にネグロ川が、下部にソリモンエス（アマゾン）が見えます。左の画像は、2007 年 2 月（通常年）、
右の画像は、2008 年 2 月のラニーニャ現象発生中の流域の様子。画像中の明るい部分が水域で、北の支流が異常に高い水位を示し、広範囲にわたる森林の浸水が観測できます。ALOS K&C ©JAXA/METI

53

Wｰ03

South America
Japurá
ジャプラー川Amazonアマゾン川

Brazilブラジル

Mamirauá Sustainable
Development Reserve
マミラウア自然保護区

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
Image processing and analysis
were supported by the Brazilian
Nat ional I nst it ute for Space
Research (INPE), the Institut deRecherche pour le Développement(IRD), and NASA´s MEaSUREs
program.
※本事業の一部は JAXA 京都・炭素観測計画の枠組みで作成された。
画像 処 理、分析はブラジル宇宙研
究 機 構（INPE）開 発 研 究 所（IRD）
及び NASA の MEaSUREs プログ
ラムにより支援されました。

54

Habitat mapping for biodiversity andconservation on the Amazon oodplain

アマゾン氾濫原の生物多様性と保護のための生息環境マッピング

Contributed by: Laura Hess
(ICESS, University of California Santa Barbara, USA)寄稿

The seasonally inundated flood plain, or várzea, of the
Amazon River is rich in biodiversity and in forest, game,and f isheries resources that historically have supported
local communities in a sustainable manner. Today, várzea
environments are under increasing pressure from threats
including cattle ranching, timber extraction, commercial
shing, and hydroelectric projects. Large areas of the Brazilianvárzea have been designated as Sustainable Development
Reserves, within which biodiversity is assessed and monitored,
and conservation planning is carried out in cooperation with
communities.
Because vegetation patterns are closely linked to inundation
period, várzea habitat mapping requires a sensor that can detectseasonal flooding beneath forest canopies, regardless of cloud
cover; only ALOS PALSAR provides this capability. As shown
here (Figure 1), multi-date Fine-Beam PALSAR data was used
to map environments of the Mamirauá Sustainable Development
Reserve, located at the confluence of the Amazon and Japurá
Rivers. PALSAR-based mapping is being used at Mamirauá
and other várzea reserves in conservation planning for animal
species including the giant (and delicious) Amazonian pirarucu
fish, the Amazonian manatee, the jaguar, and three caiman
species, as well as for inventory and sustainable management offorests and sheries.

ローラ・ヘス（アメリカ、ICESS、カリフォルニア大学サンタバーバラ校）

アマゾン川の季節的氾濫原には、多様な生物が生息しています。
森林が豊かなために、狩猟や漁業を営め、持続可能な方法で自然環境が、その地域の人々を支えてきた歴史があります。しかし最近の氾濫原の環境は、家畜の放牧、木材の切り出し、商業的漁業、水力発電計画などによって、切迫した状態になりつつあります。
ブラジルの広大な氾濫原は、持続可能な開発保護地に指定され、その中で多様な動植物が評価、監視され、地域コミュニティの協力で保護計画が実行されてきました。
植生の分布状況は、浸水期間と密接に関連しています。生息環
境のマッピングには、樹木や雲の下でも季節的氾濫原を把握する機器として ALOS/PALSAR があります。
図 1 に 示 す よ う に、 多 時 期、 高 解 像 度 ビ ー ム を 備 え た
PALSAR のデータは、アマゾン川とジャプラー川の合流地点にある、マミラウア自然保護区の環境地図の作成に使用しました。
PALSAR のデータを元にしたマッピングは、マミラウアをはじめとする自然保護区の巨大で美味な魚アマゾンピラルクや海生哺乳類のマナティー、ジャガー、3 種類のワニなどの動物保護計画と森林と漁業の資源管理、さらに持続可能な管理計画の策定に寄与しています。

Wｰ03

Figure 2: Classified image forsubset (red box) of Figure 1,
using three PALSAR dates as
inputs (14 June, 30 July, and 30
October 2007). Between highwater stage in June, and lowwater st age i n October, t he
Amazon River fell 9.1 m. In
June, nearly the entire oodplain
was inundated. Várzea t ree
species are adapted to toleratevarious degrees of flooding-on
the lower parts of the oodplain,trees are largely submerged atpeak ood stage, and sh swim
through the treetops.
図 2： 図 1 の 部 分 拡 大（ 赤枠 の 部 分 ） の 分 類 図。3 回の PALSAR デ ー タ（14/7、
30/7、30/10/2007）を使用。
6 月の水が多い時期と 10 月の少ない時期とでは、アマゾン川の水位は 9.1m の差があります。
6 月の氾濫原はほぼ全体が水没します。氾濫原の樹木は水没に対応でき、氾濫原の下部では水位がピークに達する時期では、樹木はほぼ水没し、魚が木の梢を泳ぎます。

Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: ALOS PALSAR Fine Beam multi-temporal composite,
Mamirauá Sustainable Development Reserve, Amazon floodplain(2.8S, 65.0W). Red: HH, 14 June 2007; Green: HV, 14 June 2007;
Blue: HH, 30 July 2007. The Mamirauá Reserve is bounded by the
Amazon River to the southwest and the Japurá River to the northeast.
図 1：ALOS PALSAR 高解像度ビーム、多時期複合画像。アマゾン
氾濫原、マミラウア自然保護区（2.8S、65.0W）赤：HH、2007
年 6 月 14 日 緑：HV、2007 年 6 月 14 日 青：HH、2007
年 7 月 30 日。マミラウア保護地は、南西のアマゾン川と北東のジャグラー川とで区画されています。

Structure

Inundation period

Local term

構成

浸水期間

色

現地用語

Woody-tall

0-1 months/year

High várzea forest

高い樹木

年間 0-1 ヶ月

濃緑

高氾濫原森林

Woody-tall

1-2 months/year

High várzea forest

高い樹木

年間 1-2 ヶ月

淡緑

高氾濫原森林

Woody-tall

2-6 months/year

Low várzea forest

高い樹木

年間 2-6 ヶ月

黄低氾濫原森林

Woody-tall

6-9 months/year

Chavascal

高い樹木

年間 6-9 ヶ月

白Chavascal

Woody-short

6-9 months/year

Chavascal潅木

年間 6-9 ヶ月

ピンク

Chavascal

Herbaceous

9-12 months/year

Aquatic macrophyte

草

年間 9-12 ヶ月

水色

大型水生植物

Non-vegetated

9-12 months/year

Open water

植生なし

年間 9-12 ヶ月

藍

開水域

55

Wｰ04

South America

Amazon river
アマゾン川
Brazilブラジル

Wetlands
湿地帯※This work has been undertaken by
Laura Hess, University of California
Santa Barbara, supported by theBrazilian National Institute for Space
Research (INPE), the Institut deRecherche pour le Développement(IRD), and NASA's MEaSUREs
program. Principal collaborators inthis analysis were Bruce Chapman(NASA - Jet Propulsion Laboratory),
Evlyn Novo (INPE), and Laurent
Durieux (IRD).
本事業は、Laura Hess（カリフォ
ルニア大 学 サンタバーバラ校 ）がブラジル国立宇宙研究 所、開発リサーチ研究所（IRD）及び、米国航空宇宙局の MEsSUREs プログラムの支 援 により実 施しました。分
析 協 力 者は Bruce Chapman（米国航空宇宙局ジェット推進研究所）
Evlyn Novo（ブラジル国立宇宙研
究 所 ）、Laurent Durieux（IRD）です。

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Regional inundation mapping for carbon cycle,hydrologic, and climate modeling in the Amazon basin

アマゾン川流域の炭素循環、水循環、
気候モデリングのための浸水マッピング

Contributed by: Laura Hess (ICESS, University of California Santa
Barbara, USA)

寄稿：ローラ・ヘス（アメリカ、ICESS、カリフォルニア大学サンタバーバラ校）

With a 350 km swath width allowing rapid imaging ofcontinental-scale areas, the ALOS ScanSAR mode provides theunique capability to map inundation in forested tropical regionswith high spatial (100 m) and temporal (46-day) resolution. Because
inundated wetlands are the largest natural source of methane,
an important greenhouse gas, knowledge of seasonal wetland
inundation is required for regional and global carbon cycle modeling.
Inundatable wetlands cover approximately 15% of the lowland
Amazon basin; these areas are thus an important component of theregional hydrologic cycle. Global climate change is likely to causechanges in seasonal inundation patterns in the basin, with increased
frequencies of floods and droughts. In order to detect possible
future changes, a multi-year baseline record of current inundationseasonality is urgently needed.
Through the ALOS systematic acquisition strategy, ScanSAR
imaging of the Amazon basin is providing a 100-fold improvementin the spatial scale of inundation mapping compared to previous
sensors. The ScanSAR multi-temporal, multi-swath composite in
Figure 1 provides a synoptic view of regional ooding patterns foran area of approximately 680,000 km2 (over 10% of the total basinarea) for the period May-August 2007. Colour variation within thewetlands reflects differences in timing of the seasonal flood pulse
1) between south and north, 2) between east and west along the
Amazon oodplain, and 3) between the upper and lower reaches ofsmaller tributaries.
Seasonal inundation products covering the complete annual
cycle are being produced for the entire Amazon basin through the
ALOS Kyoto & Carbon Initiative.

ALOS/PALSAR の ScanSAR モードは100m の空間分解能、350km の観測幅、46 日の周期で、熱帯森林地域の浸水地図を作成することができます。浸水した湿原は温室効果ガスであるメ
タンを自然界で最も多く含み、湿原の季節的な浸水状況の把握は地域的・地球規模的な炭素循環をモデリングする上で重要です。
浸水した湿原はアマゾン川流域の低地の約15％の面積を占め、この地域の水循環の重要な要素となっています。グローバルな気候変動がこの流域の季節的浸水の変化の原因になっているとみられ、洪水と干ばつが頻繁に繰り返されています。この湿原の変化を予知するために、多年にわたる浸水に関する季節変化の情報が必要です。
ALOS は 系 統 的 に デ ー タ 取 得 が 可 能 で、 ア マ ゾ ン 川 流 域 のScanSAR 画像は、それまでのセンサと比べて空間的に 100 倍の浸水マッピング能力があります。図 1 は、2007 年 5 月から 8月の期間の約 68 万 km2（流域全体の10％以上）の地域の浸水パターンを示したものです。湿原内の色の変化は、季節的浸水を表しており、1）南北間、2）アマゾン川氾濫原にそった東西間、3）小さい支流の上流と下流間の状況が分かります。
アマゾン川流域の季節的浸水マッピング図は、ALOS 京都・炭素観測計画プロジェクトとして作成されています。

Wｰ04

Figure 1: Three-date ALOS ScanSAR mosaic of the central Amazon, from May, June/July and August, 2007. Non-wetland areas are shown in gray. The remaining areas appear black (primarily
open water or sparsely vegetated), white (forested areas that are ooded during all three imaging cycles), or in various colors (forested areas with changes in ooding between the months of May,
June-July, and August 2007).
図 1：アマゾン中央部の 2007 年 5 月、
6 ／ 7 月、8 月の 3 時期での ALOS ScanSAR のモザイクデータ。湿原以外の地域は灰色。黒は主に開水域か植生がまばらな地域。白は森林地域で 3 時期で、すべてで浸水していた地域。他の色は森林地域で、2007 年 5 月、6 ／ 7 月、8 月では浸水が変化した場所です。

57

Wｰ05

Africa
Nile
ナイル川

Sudan
スーダン

Sudan
スーダン

Khartoum
ハルツーム

White nile
白ナイル川
The Jonglei Canal

ジョングレイ運河

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
Image processing and analysis by
Lisa Maria Rebelo, International
Water Management Institute, 2010.
※ 本 事 業 の 一 部 は、JAXA 京 都・
炭素観測計画の枠組みの中で行われています。
画 像 処 理 お よび 分 析：Lisa-Maria
Rebelo、国 際 水 管 理 機 構、2010
年

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Mapping of threatened wetlands
along the Nile River

ナイル河畔の危機に瀕した湿地帯のマッピング

Contributed by: Lisa-Maria Rebelo,
International Water Management Institute (Addis Ababa, Ethiopia)

寄稿：リサ・マリア・レベロ （エチオピア、国際水管理機構）

Located on the White Nile River in Sudan, the Sudd
wetland is one of the largest inland wetlands in the world. The
Sudd is rich in flora and fauna and although it is one of thelargest oodplain systems in Africa, detailed maps do not existof the ecosystem. A core area of 57,000 km2 of the wetland was
designated as a Ramsar Convention Site in 2006, recognizing
the high biodiversity of the wetland.
However, potential water resource developments threaten
the wetland and will result in large environmental consequencesin the region. A particular threat is the Jonglei canal that is being
built to divert the river away from the rich swamps to carry theWhite Nile's water directly to the main river channel north of theSudd. Construction of the Jonglei Canal was halted in 1984 dueto political instability in Sudan, but in 2008 discussions were
begun to restart the construction.
Very little is currently known about the flooding extent
and seasonal changes within this sensitive wetland, and the full
impact of the canal cannot be fully evaluated without this crucial
information.
Thanks to its capacity to see through clouds and its uniquesensitivity to map f looding even under tree cover, ALOSPALSAR plays a key role in increasing our understanding of
this complex wetland. As a collaboration between JAXA and theInternational Water Management Institute, the Sudd wetland isbeing subject to intense monitoring.

スーダン東部を流れる白ナイル川流域のサッド湿地は、アフリ
カ最大の湿地帯のひとつで、フランス全土とほぼ同じ面積があります。
この湿地は豊かな動植物に恵まれ、高い生物多様性が確認されています。そのため中心部の 5 万 7,000km2 は 2006 年にラムサール条約に登録されました。
しかしこれまでのところ、生態系に関する詳細な地図は作成されていません。強大な水資源開発が湿原を脅かし、この地域に将来多大な環境破壊をもたらす可能性があります。この地域で行われている水資源開発は、湿地帯の存続を脅かし、将来にわたって
多くの環境破壊をもたらす可能性があります。特に大きな脅威となっているのが、建設中のジョングレイ運河です。この運河は、
サッド湿地の北側を迂回して、主河道に直接川が流れ込むように計画されています。この運河は、スーダンの政情不安により 1984 年に一旦中断され、2008 年には建設の再開が決定されました。この工事によって影響を受けやすい湿地帯の洪水規模や季節変動による水量の増減は、今のところほとんど情報がないため、運河の建設によって受ける湿地全体の影響を完全に評価することができません。
ALOS/PALSAR によるマイクロ波センサの観測データは、天候や昼夜、雲の有無に影響されず、樹林の陰にある洪水までも正確な画像として捉えます。このため、複雑で豊かなこの湿地帯を深く理解する上で貴重な情報を収集できます。
現在、JAXA と国際水管理機構 (IWMI) の共同事業として、サッド湿地の集中的なモニタリングが行われています。

Wｰ05Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: The Sudd Wetlands, Sudan. False colour composite image using PALSAR data from June, September and December, 2007. The Jonglei Canal is
the linear feature running north-southwest direction on the right of the wetland (marked with red arrow).
図 1：スーダンのサッド湿地 2007 年 6，9，
12 月のフォールスカラー画像 湿地帯の右側に北から南西に走る線状の部分（赤い矢印）がジョングレイ運河。

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Wｰ06

AfricaMozambique
モザンビークLake Urema
ウレマ湖

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
Image processing and analysis by
Lisa Maria Rebelo, International
Water Management Institute, 2010.
本事 業 の一 部は、JAXA 京都・炭素観測計画の枠組みの中で行われています。
画像 処理および 分析：Lisa Maria
Rebelo、国際水管理機構、2010
年

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Mapping wetlands in Africa to improve understandingof wetland-livelihood interactions
Lake Urema, Mozambique

湿原と生活環境を理解するためにアフリカ湿地帯のマッピング、
モザンビーク・ウレマ湖の事例

Contributed by Lisa Maria Rebelo, International Water Management
Institute (Addis Ababa, Ethiopia)

寄稿：リサ・マリア・レベロ（エチオピア、国際水管理機構）

Lake Urema is a shallow lake located on the floor of the
Rift Valley, to the south of the Zambezi River in the Gorongosa
National Park, Mozambique. The periodic inundation of thefloodplains surrounding the lake is vital for maintaining theecological character and biodiversity of the Park. The frequent
f looding creates a dynamic ecozone supporting a range ofdiverse habitats with the capacity to support large numbersof herbivores (e.g. small and large antelope) and associatedpredators (e.g. lions).
However while the wetland is vital in supporting wildlife
populations and the ecosystem of the Park, the livelihoodsof local people are also dependent upon it and the ecosystemservices it provides (e.g. fisheries). Land-use practices, in thewatershed outside the Park affect the hydrological regime of thewetland. Consequently, there are a number of potential conicts
between livelihood and conservation requirements. Informationon the flooding patterns and vegetation distribution within theoodplain is essential in order to understand the system, and to
identify future changes in the hydrological regime.
Due to its high temporal coverage, high spatial resolution,
and ability to “see through” clouds PALSAR data provides
information which is not available from other satellites. Thisdata is critical for mapping the ooding patterns and vegetation
characteristics of the Lake Urema.

ウレマ湖は、モザンビークのゴロンゴーザ国立公園のザンベジ
川南のリフトバレーに位置する浅い湖です。湖を取り巻く氾濫原が周期的に浸水するので、国立公園の生態系と生物の多様性を維持できています。
浸水によって生態系が維持され、大小のレイヨウ（注 1）などの草食動物やそれを捕食する肉食動物の豊かな生息地域となっています。湿原が動植物にとって重要であるように、地元住民の生活は漁業など、湿原に依存しています。国立公園外での土地利用が、
湿原の水循環に影響を及ぼし、生活と環境保護との対立も起こっています。
氾濫原内での浸水のパターンと植生分類の情報は、生態系と水循環の管理について、今後の変化を認識するために不可欠なものです。
時間的にも空間的にも情報収集能力が高く、雲を透過して観測できる PALSAR は、他の人工衛星では得られない情報をもたらします。ウレマ湖の正確な形状を把握し、浸水パターン、植生分類を知るために非常に重要です。
（注 1）アンテロープ（Antelope）のこと。ウシ科の約 130 種のうち約 90 種を含む種。

Wｰ06

ヒメシバ属／ギョウギシバ
ヒメシバ属／草地
イヌエビ（微生物）
季節的に水没したイヌエビ（微生物）
ウレマ湖
陸地Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Lake Urema, Mozambique. Dual polarisation false colour ALOS PALSAR
image acquired in 2007.

Figure 2: Identication of wetland types based on ooding regime, derived from multitemporal PALSAR ScanSAR data.

図 1：モザンビークのウレマ湖、
2007 年に ALOS PALSAR が取得した二重偏波フォー
ルスカラーの画像

図 2：多時期 PALSAR ScanSAR データから得て特定した洪水期間の湿地帯タイプ

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Wｰ07

AfricaCongo River
コンゴ川
D.R.Congo
Republicof Congo
コンゴ民主共和国

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
by Ake Rosenqvist and Frank De
Grandi, European Commission
Joint Research Centre, within thecontext of t he JA X A Kyoto &Carbon Initiative, the JRC TREESI I I p r oje c t a n d t h e Eu r o p e a n
Com m ission Ma r ie Cu r ie I RG
framework, Congo river stages
were derived by the Topex-Poseidon
Radar Altimeter by Charon Birkett,NASA Goddard.Space Center.
※本事業は JAXA 京都・炭素観測
計画と JRC TREES- III、欧 州委員
会マリー キューリー 国 際 社 会 復 帰の 補 助 金（IRG）の支 援 で、欧 州委
員 会 共同リサーチセンター の Ake
Rozenqvist と Frank De Grandiが 行 いました。コンゴ 川の 一 部 はNASA ゴダード宇宙飛 行センターの Charon Birkett に よ り TopexPoseidon Radar Altimeter を使用
しました。

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Flood duration mapping in
the Congo River Basin

コンゴ川流域における洪水域と期間の把握

Contributed by: Åke Rosenqvist and Frank De Grandi, EC Joint ResearchCentre (Ispra, Italy)

寄稿：オーケ・ローセンクイスト、フランク・ディ・グランディ（イタリア、EC リサーチセンター）

The Congo River Basin is the second largest watershedin the world, covering an area of about 3.8 million km 2. The
floodplain is subject to a seasonal inundation cycle in which
extensive forest areas are flooded on a regular basis, and assuch, constitutes a signicant source of natural greenhouse gas
emissions to the atmosphere. The magnitude and variability ofthese emissions are largely unknown due to the lack of adequate
measurement techniques to map the f looding, as even withcloud-free optical data, the extent of water below the tree canopy
cannot be seen.
Thanks to the unique long wavelength used by the ALOSPALSAR, it can penetrate and “see through” the evergreen forest
coverage and detect the extent of forest inundation over large
regions.
With the use of wide-swath PALSAR ScanSAR dataacquired during every satellite cycle (46 days) over the Congo
River Basin, it is for the first time possible to map the extent
and duration of forest inundation with high spatial and temporaldetail. The PALSAR time-series shows a 120,000 km 2 part of
the river basin, around the conuence of the Congo and Ubangi
Rivers, acquired during one year in 2007/2008. The colour
image shows a flood duration map for the main flood season
between July 2007 and March 2008, indicating the number ofdays an area has been ooded during the period. Applying thistechnique to the entire Congo River Basin will allow estimationof the basin's total emissions for the rst time ever.

コンゴ川は、世界で 2 番目の約 380 万 km2 の流域面積があります。その森林域は季節的な浸水サイクルによって、大気中に温室効果ガスを放出します。
光学的な観測では、水が林冠にどの程度迫っているのかを見ることができません。しかもこれまでは洪水地図を作成する適切な技術もなかったため、温室効果ガスの排出規模やその変動については、ほとんど把握できない状況でした。
ALOS/PALSAR は、常緑樹林を「透かして観る」ことができるため、広域にわたる森林の浸水状況を把握できます。
1 年間にわたってコンゴ川中流域での 1 衛星サイクル（46 日間）ごとに取得した ALOS/PALSAR の画像から、空間的・時間的に極めて詳細な森林浸水の状況を把握することが初めて可能となりました。
図は、コンゴ川とウバンギ川の合流点付近の 12 万 km2 に及ぶ流域です。それぞれの色はその地域が 2007 〜 2008 年の変化を示しています。図 2 は 2007 年 7 月から 2008 年 3 月の 1
年間の洪水期間に浸水した日数です。この手法を適用して、コンゴ川の全流域で年間温室効果ガス排出量を算出できます。

Wｰ07

Fig u re 1: R iver height var iations
during one year in the Congo River.
Note the characteristic two peaks ofhigh waters of the river every year.
図 1：コンゴ川の 1 年間の水量変化。
水量が高い時期が年に 2 回という特徴が留意点です。

Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 2: (Left) ALOS PALSAR time-series during one year (July 2007-July 2008). Forests appear
bright in the images when ooded. (Right) Flood duration map over the central Congo River Basin forthe period July 2007-March 2008, derived from ALOS PALSAR.
図 2：（左）ALOS PALSAR による 1 年間（2007 年 7 月から 2008 年 7 月）のデータ。森林は浸水している時期は明るく表示されます。
（右）ALOS から取得した 2007 年 7 月から 2008 年 8 月のコンゴ川中流域洪水期間地図。

63

Wｰ08

Australia

Queensland
クイーンズランド州
Australia
オーストラリア

Wetlands
湿地帯※ This research was undertaken
w i t h i n t h e f r a m e wo r k of t h e
ALOS Kyoto & Carbon Initiativeby Richard Lucas, Aberystwyth
University (Wales, UK)
本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都 炭
素・観 測計画の枠 組みで作成されました。
責任者は Richard Lucas ( アベリ
ストゥイス大学、英国、ウェールズ )64

Structural mapping of Australian mangroves

オーストラリアのマングローブの構造マッピング

Contributed by: Richard Lucas, Aberystwyth University (Wales/U.K.)

寄稿：リチャード・ルーカス （イギリス、アベリストゥイス大学）

Mangroves throughout the tropics and subtropics are
responding to both natural and human-induced (anthropogenic)changes. In northern Australia, increases in rainfall andf luctuating sea levels are contributing to both seaward andlandward extension of mangroves. Along the northeast coastof South America, substantive changes in mangrove extent arelinked to erosion and accretion of sediments, including from theAmazon River. In Southeast Asia, anthropogenic disturbanceof mangroves associated with activities such as logging andaquaculture is a more signicant contributor to change.
Whilst detecting changes in the extent of mangroves ispossible using optical remote sensing data, persistent cloud coverin many tropical regions limits such observations. However,
because microwaves can penetrate cloud cover, such changes canbe detected on an annual basis or better using ALOS PALSAR
data, thereby providing opportunities for routine monitoring ofmangroves over the entire tropical zone.
The long wavelength and multi-polarisation capacity of
the PALSAR data also facilitates the retrieval of informationon the biomass and structure of mangroves, particularly whencombined with optical data and digital elevation informationsuch as that obtained by the Shuttle Radar Topographic Mission(SRTM). An example classication of mangroves surrounding
Hinchenbrook Island in Queensland, Australia, is given in
Figure 1, whilst Figure 2 shows how these data can be used for
detecting change in mangroves extent.

熱帯や亜熱帯のマングローブは、自然や人間が起こす変化に敏感です。
オーストラリア北部では、降雨量の増加、海面レベルの変動により、マングローブが増減しています。南米北東部沿岸では、アマゾン川などから排出される堆積物や土地の侵食で、マングロー
ブの実質量の変化が見られています。東南アジアでは、伐採や養殖といった人為的行為により、マングローブが被害を受けています。
マングローブ林の広がりの変化は、光学的リモートセンシング
データで得ることができますが、熱帯地方は雲に覆われる日が多いため観測が限定されます。ALOS/PALSAR はマイクロ波により雲を透過することができ、年間を通しての変化を検出でき、全熱帯地域のマングローブ林の定期的モニタリングが可能です。
長波で多偏波をもつ PALSAR データに光学データとスペース
シャトル立体地形データ（SRTM）で取得する数値標高情報を組み合わせると、マングローブ林のバイオマス量と構造の情報を取得することができます。
図１は、オーストラリア、クイーンズランド州のヒンチンブルー
ク島周辺のマングローブの類型を示しており、図２は取得したデータがマングローブの拡大変化の検知にどのように使用されるかを表しています。

Wｰ08Ⓒ K&C, JAXA/METI

閉鎖性のアビセニア
閉鎖性のアビセニア / コヒルギ
閉鎖性のコヒルギ
閉鎖性の植物の混合

Figure 2: Gulf of Carpentaria (Queensland, Australia). Seaward extension of mangroves (yellow
colour along the coast line) observed using ALOS PALSAR data.
図２：カーペンタリア湾（オーストラリア、クイーンズランド州）海上方向へ拡大するマングローブ（黄色 海岸線沿い）ALOS/PALSAR データで観測。

低バイオマス量のマングローブ
高バイオマス量のマングローブ
高バイオマス量の支柱根があるマングローブ
マングローブなし

Figure 1: Hinchinbrook Island National Park (Queensland, Australia). Map of three biomass classes ofmangrove obtained using a combination of ALOS PALSAR, Landsat and SRTM elevation data. Areasin red indicate mangroves with aerial root systems.
図１：ヒンチンブルーク島国立公園（オーストラリア、クイーンズランド州）。ALOS PALSAR、ランドサット衛星と SRTM 標高データを組み合わせて取得したマングローブ林のバイオマス量。赤の地域
は支柱根を持つマングローブ。

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Wｰ09

Southeast Asia
Perak
ペラ州
Malaysia
マレーシア

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
Image processing and analysis by
Åke Rosenqvist, soloEO, 2010.
※ 本 事 業 の 一 部 は JAXA 京 都 炭
素観測計画の枠組みで作成されました。画像処理と分析は 2010 年
Ake Rosenqvist（soloEO）が担い
ました。

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Monitoring of mangrove swamp
clearings and regrowth

マレーシアのマングローブの把握

Contributed by: Åke Rosenqvist, soloEO (Stockholm, Sweden)

寄稿：オーケ・ローセンクイスト（スウェーデン、soloEO 社）

Mangroves serve as natural protective buffer zones between
land and water, and play a key role in supporting the coastal
ecosystems and local sheries. They provide habitat and shelter
for many fish and crustaceans species, and produce organic
matter that feed aquatic life in the waters outside the mangroves.
Mangroves worldwide are however under severe threat andthe areas are declining rapidly, and updated information about
where changes have occurred, when they occurred, and the area
affected, is crucial to stop and reverse these destructive trends.
Multi-temporal ALOS PALSAR “false colour” images
provide a simple but effective means for mapping both logging
and regrowth, giving a clear indication of both the temporal andspatial characteristics of the changes. The gures show multitemporal views of the Matang Mangrove Forest Reserve in
Perak, West Malaysia. The reserve is used as a production forest
and is logged at regular intervals, with regrowth occurring in
between. Figure 1 shows a 4-year multi-temporal false colourchange image derived from ALOS PALSAR data between 2006
and 2010. Forest areas which have not changed in the time
period between 2006 and 2010, appear in shades of grey, whileareas where changes have occurred appear in colour, dependingon when the change occurred, and the type of change. The redareas indicate mangrove clearings undertaken between 2006 and2008, while yellow shows areas cleared between 2008 and 2010.
Blue signies areas where the mangrove forest is regenerating.
Figure 2 illustrates the ALOS PALSAR capacity for rapid
detection of changes, and even small such, showing the ongoing activities in the forest reserve during the period between
December 2009 and March 2010. Red indicates logging between
December and January, and yellow logging between January andMarch, 2010. Mangrove areas logged before December 2009
appear bright in the colour composite image.

マングローブ林は、水と大地の豊かな自然を保護する緩衝地帯としての働きがあり、沿岸部の生態系や地元の漁民にとって重要な役割を果たしています。この林は、多くの魚類や甲殻類の生息地や避難場所となり、マングローブ林の外に生息する水生生物には餌となる有機物を生み出しています。
しかし、世界中のマングローブ林が深刻な脅威にさらされ、その面積は急速に減少しています。こうした破壊に歯止めをかけ、自然を取り戻していくには、変化している場所や時期の特定、影響の程度などの最新情報が不可欠です。
フォールスカラー画像は、時間的・空間的変化を明確に示し、伐採と再生の状況を把握する効果的な手段です。
図 1 は、マレーシア西部ペラ州マタン・マングローブ林保護区の 2006 年から 2010 年の経年表示画像です。この保護区は、生産林として運営され、定期的な伐採と計画的な再生が行われています。図 2 では、この期間に変化がなかった地帯はグレー表示、変化があった地帯は、変化が生じた時期や変化の種類に応じて着色しています。

Wｰ09Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 1: Matang Mangrove Forest Reserve in Perak, Malaysia. ALOS PALSAR
composite from June 2006, October 2008 and March 2010. Mangrove forest logged
between the 2006 and 2010 satellite acquisitions appear in red and yellow, while
regrowth appears in blue.

Figure 2: Mangrove clearings in Matang duing a 4.5-month period between December 5, 2009 and March
7, 2010. ALOS PALSAR (R: Mar. 2010, G: Jan. 2010, B: Dec. 2009). Areas logged between Dec. 2009
and Jan. 2010 are visible in red, while yellow indicates clearings undertaken during the rst two months of2010. ©JAXA/METI

図 1：マレーシア、ペラ州のマタン・マングローブ林保護区。2006 年 6 月、2008 年 10 月、2010 年 3 月の ALOS 合成画像。2006 〜 2010 年に伐採されたマングローブ林は赤と黄色で表わされ、再生林は青で表示しています。

図 2：マタンのマングローブの 4 〜 5 ヶ月の伐採。2009 年 12 月 5 日から 2010 年 3 月 7 日までの ALOS PALSAR 画 像（ 赤：2010 年 3 月、 緑：2010 年 1 月、 青：2009 年 12 月 ）2009 年
12 月と 2010 年 1 月に伐採された地域は赤、黄色は 2010 年の 1、2 月に伐採された地域。©JAXA/
METI
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Wｰ10

Southeast Asia
Tonle Sap Lake
Tonle Sap Lake
トン・レ・サップ湖
トン・レ・サップ湖

Phnom Penh
プノンペン

Cambodia
カンボジア

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
by Anthony Milne and Ian Tapley(Horizon Geoscience, Australia)
within the framework of the JAXA
Kyoto & Carbon Initiative.
※本事業の一部は JAXA 京都 炭素・観測計画の枠組みで行われました。実 施 者は Anthony Milne, Ian
Tapley (Horizon Geoscience 社、オーストラリア ) です。

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Wetland extent, inundation patter ns andvegetation change in the Greater Mekong Basin

メコン川流域の湿地帯の浸水パターンと植生変化

Contributed by:Anthony Milne and Ian Tapley, Horizon Geoscience Ltd.

寄稿：アンソニー ･ ミルン、イアン ･ タプレイ（オーストラリア、ホライズンジ
オグラフィック社）

Determining the spatial pattern of vegetation classes infreshwater wetlands and the associated sequence of floodplain
draining and drying that accompanies f lood events is an
important rst step in assessing the hydrologic, geomorphic andecological processes operating in ooded ecosystems. It is also anecessary pre-requisite to the formulation of management plans
relating to the sustainable use, conservation and rehabilitation ofsuch environments.
The gures show the effects of seasonal changes in waterlevel in the Tonle Sap Great Lake in Cambodia, as viewed
by ALOS PALSAR. The two images in figure 1, which wereacquired during different seasons illustrate the effect of ooding
around the lake. The left image was acquired during the wet
season (Nov. 2006) when submerged vegetation shows up as
dark areas around the lake. During the subsequent dry season,
depicted in the right image (March 2007) the water level in thelake was lower and non-flooded vegetation shows up as grey.
Figure 2 illustrates the usefulness of multi-temporal datasets indetermining land cover and the pattern of oodwater recession.

淡水の湿地帯や浸水状態に応じて、水を排出したり、乾燥したり変化する洪水原で植生分類をすることは、生態を評価する上での第一歩です。環境を持続可能に利用し、保護・再生に関した管理計画を策定するためにも必要な前提条件にもなります。
カンボジアのトン ･ レ ･ サップ湖の季節的な水位変化の影響を
ALOS/PALSAR で観測しました。図１は湖の周辺が受ける浸水の影響を異なる季節で観測したものです。左は 2006 年 11 月の雨期のもので、水中に隠れた植生が湖の周辺に暗く示されています。右図は、乾季の 2007 年 3 月です。湖の水位は低く、浸水されない植生は灰色で示されます。図２は土地被覆や浸水域が後退するパターンの決定に多時期データセットが有効であることを示しています。

Wｰ10Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

1. Submerged forest within Prek Toal Biosphere Reserve
2. Flooded forest and shrub
3. Macrophytes
4. Constrained surface water beneath shrub
5. Permanent areas of open water and grasslamds
6. Surface water drainage
7. Irrigated rice-elds
8. Villages along roads

１．プレクトオール生物圏保護区内の浸水した森林
２．浸水した森林と潅木
３．大型底生植物
４．潅木の下の人工水面
５．残っている開水と草地の地域
６．地表水の排水
７．灌漑田
８．道に沿った集落

Figure 1: Tonle Sap Lake, Cambodia. ALOS PALSAR wide-swath ScanSAR data acquired during the wet (left: November2006) and dry (right: March 2007) seasons. The white rectangle indicates the location of gure 2.
図１：カンボジア トン ･ レ ･ サップ湖。雨期（左 2006 年１１月）と乾季（右 2007 年 3 月）に得た（ALOS/ PALSARの広幅 ScanSAR データ。白い長方形は図２の場所。

Figure 2: Three-date colour composite image of the Prek Toal Nature Reserve, in the northwestern part of Tonle Sap Great
Lake, Cambodia, and corresponding aerial photographs of typical land cover types in the area. The colour and hues in the
PALSAR composite are in response to changing backscatter conditions that occur as a result of falling water levels and crop
phenology.
Ⓒ K&C, JAXA/METI

図２：カンボジア、トン ･ レ ･ サップ湖の北西にあるプレクトオール生物保護区の３時期のカラー複合画像。その地域の典型的な土地被覆の種類が空撮にも対応しています。
PALSAR 画像の色と色調は落水の規模や穀物の季節により後方散乱の変化に呼応しています。

69

Wｰ11

Southeast Asia
Borneo island
ボルネオ島
Sumatran
スマトラ島

Indonesia
インドネシアNew Guinea
ニューギニア

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
ALOS PALSAR data have been
provided by JAXA EORC. Image
processi ng by Di rk Hoek ma n,
Ma rcela Q ui nones and Ma r t i n
Vissers, Wageningen University/
SarVision, 2007.
※本事業の一部は JAXA 京都・炭素 観 測 計 画 の 枠 組 みで 行わ れ た。
ALOS PALSAR デ ー タ は JAXA
地球観測センターにより提供されました。
※画像処理・分析 ワーゲニンゲン
大学の Sar Vision（マッピングシス
テムの運用アプリケーション）により 2007 年に実施しました。
Dirk Hoekman（ワーゲニンゲン大学 ）Marcela Quiñones、Martin
Vissers（Sar Vision）

70

Mapping of peat swamp forests in Indonesia

インドネシアの泥炭湿地林のマッピング

Contributed by: Dirk Hoekman (Wageningen University) and Marcela
Quiñones and Martin Vissers (SarVision), The Netherlands

寄稿：デイルク・ホックマン（オランダ、ワーゲニンゲン大学）、
マルセラ・キノネス、マーティン・ヴィッサース（オランダ、Sar Vision 社）

About two thirds of the tropical peat swamp forests in theworld can be found on the islands of Sumatra, Borneo and New
Guinea. Peat swamp forests are perennial moist ecosystems,
which support a wide range of endemic vegetation types andendangered animal species, including the Sumatran tiger and theOrangutan. With trees up to 30 m and a peat layer that can reachsome 20 m of depth, the swamps contain several times morecarbon than even the most dense rain forest.
The peat swamps in South-East Asia are under severe
threat from human development, in paticular from logging, ricecultivation and conversion into tree plantations, mainly oil palmand Acacia. The water is drained from the swamps through theconstruction of canals, which often lead to that the peat dries out
and catches re.
The current loss of peat swamp forest causes enormous
emissions of CO2 at the global level and there is therefore an
urgent demand for inventory and physical characterizationof peat swamps in support of hydrological modeling andmanagement, and subsequently protection and restoration.
ALOS PALSAR has proven par ticularly usef ul for
improving information related to f looded cover types andbiomass levels, as maps based on PALSAR data provide better
accuracy and detail than the best available maps based on
visual interpretation of optical satellite imagery. Results areused operationally by local governments and non-governmentalorganisations in Indonesia for spatial planning of sustainable
peatland management strategies.

世界の熱帯性泥炭湿地林の約 3 分の 2 は、スマトラ島、ボルネ
オ島、ニューギニアにあります。
泥炭湿地林は一年中湿潤な生態系を維持しており固有の植物が生育しています。また、スマトラ虎やオランウータンなど、絶滅危惧種の動物が生息しています。そして 30m 程の樹木と深さ20m にも達する泥炭層により、湿地は高密度の雨林地帯よりも数倍もの炭素を含んでいます。
東南アジアの泥炭湿地は、伐採、稲作、アブラヤシやアカシアの植林などの開発で危機に瀕しています。運河の建設により泥炭
湿地から水が流れ出し泥炭が乾燥して、火災が発生することもあります。
泥炭湿地林の消失は、地球規模での CO2 の排出要因ともなるた
め、緊急に湿地帯を調査して特性を明らかにする必要があります。
水循環モデルを把握して水資源を管理して、保護と再生を実施す
る必要に迫られているのです。
ALOS/PALSAR のデータを活用することで、可視光の衛星画像を元にした地図より、精密で詳細な地図が作成できます。その
結果、浸水のタイプやバイオマス量に関する情報を有効に収集できます。これらのデータは、インドネシアの地方行政府や NGO
が利用し、持続可能な泥炭地の管理計画の策定に役立っています。

Wｰ11Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 1: PALSAR colour composite image of South Kalimantan, Indonesia. Region ofmajor conversion of peat swamp forest to rice cultivation. Canals built to drain water fromthe swamps are visible as blue linear features.
図 1：インドネシア、南カリマンタンの PALSAR カラー複合画像
泥炭湿地林が稲作に転換した地域。青い線は湿原から水を排出する運河です。

Figure 2: Map derived from PALSAR ScanSAR time-series showing ooding frequency in 2007.
図 2：PALSAR ScanSAR で得られた 2007 年の時系列の浸水頻度マッピング
洪水頻度は図の中の青が濃くなるほど高く灰色は不明を意味しています。

71

Wｰ12

Southeast Asia

Sumatran
スマトラ島

Indonesia
インドネシアJava island
ジャワ島

Wetlands
湿地帯※ This research was undertaken
by Wi l l ia m Sa la s a nd Nat h a n
Torbick, Applied GeoSolutions,
LLC, within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative,
in collaboration with Xiangming
Xiao, University of Oklahoma.
※ 本 事 業 は JAXA 京 都 炭 素・
観 測 計 画 の 枠 組 み で、Applied
GeoSolutions, LLC 社 の William
Salas と Nathan Torbick が、オク
ラホマ 大 学 の Xiangming Xiao の協力を得て実施しました。

72

Mapping Rice Agro-Ecological Conditions
to Track Avian Inuenza

稲作と生態状況のマッピングで鳥インフルエンザを追跡

Contributed by: William Salas, Applied Geosolutions LLC (Durham, NH,
USA)

寄稿 : ウィリアム・サラス（アメリカ、アプライドジオソルーション LLC 社）

Highly Pathogenic Avian Inf luenza H5N1 ("bird f lu")virus emerged in China in the late 1990s, but the first largescale epidemic took place in the winter of 2003-04 in East andSoutheast Asia. Indonesia reported the first avian influenza
outbreaks in its territory in 2004. Since then, outbreaks occurred
over large portion of the country, and the disease seems to bepersistent and endemic on the islands of Java, Bali and Sumatra.
For cost-effective in surveillance, risk reduction and response,
it is important to identify “hot-spots” (location-varying risk)and “hot-times” (time-varying risk) for possible outbreaks of theinfluenza. Prediction of these hot-spots and hot-times depends
on our understanding of ecology and epidemiology of the H5N1
virus (Figure 1).
Improved information about rice paddy cultivation cycles
and timing of crops is helping scientists to improve public healthstrategies. ALOS PALSAR and MODIS satellite images arebeing integrated to understand and forecast Avian Influenza
events. Epidemic outbreaks are highest during periods ofinteraction between people, domestic poultry, and migratorywaterfowl. Rice paddies are thus a hot spot of activity forpotential disease transmissions. Multi-temporal PALSAR
images are used to map rice paddy locations (Figures 2 and 3),
crop calendars, and crop cycles to examine when and where
events are most likely to occur. In conjunction with mapping,health data and waterfowl tracking is linked to model bird flu
dynamics.

病原性の高い鳥インフルエンザウイルスは 1990 年代に中国で出現しました。最初の大規模な流行は、2003 年から 2004 年の冬にかけて東アジア、東南アジアで起こりました。インドネシアは、
2004 年に国内での鳥インフルエンザの急増を最初に発表しました。それ以来インドネシアの広範囲に鳥インフルエンザが急激に広がりバリ島、スマトラ島では持続的に根強くはびこる病気のように思われました。
想定されるインフルエンザの流行を防ぐには、一番多く発生している場所（ホットスポット）と時期（ホットタイム）の特定が重要となり、高い費用対効果が期待される監視とリスク軽減、対応が望まれます。これら場所と時期を予測するには、生態学と鳥インフル
エンザウイルスの疫学の理解が重要な鍵となります。
（図１）
水田耕作のサイクルと収穫時期に関する情報は、科学者が公衆衛生の計画を改善するために役立ちます。ALOS/PALSAR とMODIS 衛星画像は統一されて、鳥インフルエンザの理解と発生を予測することができました。
それは、人と家畜、渡り鳥の間で相互に接触があった時期に、流行が多発しました。このような理由で、水田が病気を伝染するホットスポットになっていると考えられるのです。水田の場所の特定（図２・３）や、いつ、どの場所で鳥インフルエンザが発生するかを調査するため、穀物栽培の日程と栽培サイクルを地図にすることにしました。この目的に ALOS/PALSAR の多時期の画像が使われました。マッピングと関連して、健康データ（図４）と水鳥の追跡が、
鳥インフルエンザ発生のモデル作成に参照されました。

Wｰ12

Weather/Climate
天候／気候

Migratory
birds
渡り鳥

Ⓒ K&C, JAXA/METI

Paddy rice
ﬁelds
水田
AIV

Trade
輸出入

AIV
鳥インフル
エンザ

AIV
鳥インフル
エンザ

Free-grazing
ducks/geese
かも・アヒルAIVPoultry
家畜

Fish
ponds
養殖池

鳥インフル
エンザ

AIV

鳥インフル
エンザ

鳥インフル
エンザ

Naturalwetlands
自然湿原

Human
population
人間

Figure 1: Ecology and epideminology of Highly Pathogenic Avian Inuenza H5N1 (AIV)
in a nature-human system. (Figure by X. Xiao)
図１：自然と人間の関わりの中での病原性の高い鳥インフルエンザの生態学と疫学（作成者 X.Xiao）

Figure 2: Rice agriculture dynamics in Java,
Indonesia, from three ALOS PALSAR ScanSAR
scenes (Red: 12/30/2008, Green: 02/14/2009,
Blue: 05/17/2009). Green, red and purple areas
are rice fields with different cultivation dates.
Areas of aquaculture (sh and shrimp ponds) arealso visible along the coast (dark areas with low
SAR backscatter).
図２：３つの ALOS/PALSAR ScanSAR デー
タによる、インドネシア、ジャワ島での米作農業動態。（赤：2008 年 12 月 30 日 緑：2009
年 2 月 14 日 青：2009 年 5 月 17 日）緑、赤、紫の地域は異なった栽培時期の水田。養殖（魚と海老の池）の地域は海岸（後方散乱が低い地域）に沿って見られます。

Figure 3: Java, Indonesia. Top: PALSAR ScanSAR multitemporal mosaic. White box indicates location of figure 2.
Bottom: Extent of rice paddy cultivation, derived from the
ScanSAR mosaic.

Ⓒ K&C, JAXA/METI

図 ３： イ ン ド ネ シ ア、 ジ ャ ワ 島。 上 図：ALOS PALSAR
ScanSAR 多時期モザイク画像。白く囲まれているのは図２の場所。下図：水田耕作の広がり ( 黄色 ) を ScanSAR モザイク
画像で示しています。

73

Wｰ13

Asia
Beijing
北京

China

Shanghai
上海

Poyang Lake鄱陽湖

Wetlands
湿地帯※ This research was undertaken
by Wi l l ia m Sa la s a nd Nat h a n
Torbick, Applied GeoSolutions,
LLC, within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative,
in collaboration with Xiangming
Xiao, University of Oklahoma.
この研究は JAXA 京都 炭素・観測 計 画 の 枠 組 み の 中 で、Applied
GeoSolutions, LLC 社 の William
Salas と Nathan Torbick がオクラ
ホマ大 学 の Xiangming Xiao の 協
力で行いました。

74

Mapping and Monitoring Rice Agriculture
with ALOS ScanSAR Imagery

ALOS ScanSAR 画像で稲作農業をマッピング

Contributed by: William Salas, Applied Geosolutions, LLC (Durham, NH,
USA)

寄稿：ウィリアム ･ サラス（アメリカ、アプライド ジオソルーション LLC 社）

Rice is an important crop globally that inuences regional
economies and global trade, migratory waterfowl, nutrition andfood security, and the Earth system. Rice is a major food crop in
Asia where approximately 130 million hectares are planted eachyear, with the majority of rice production from flooded paddy
elds.
ALOS PALSAR is being used to generate a suite of
information products that monitor rice agriculture acrossSoutheast Asia and China. The rice monitoring system based on
PALSAR and MODIS imagery provides useful information onrice area, rice yields or total crop harvest, ood dynamics andwaterfowl habitat, and the number of crops per year for paddies.
The information is used by governments, farmers, scientists,and decision-makers involved with food security, land use
planning, disease ecology, and climate change. Satellite images
are collected over time to update the system and generate upto-date rice information products for scientists. Multi-temporal
PALSAR images are quite effective for mapping rice. Figure 1
is a false color composite of three PALSAR ScanSAR images
showing the Poyang Lake region in Province, China. Rice areas
are visible in red colors due to the higher backscatter in August(mature rice plants) than in April in May when the fields arebeing ooded and rice is transplanted.

米は、世界的に重要な穀物で、地域経済や貿易、渡りをする水鳥、食の安全、そして地球のシステムにも影響を与えます。米はアジアの主要な穀物で、約 1 億 3000 万 ha の土地に毎年作付され、ほとんどが冠水する水田で耕作しています。
ALOS/PALSAR を使うと、東南アジアと中国までの稲作農業をモニターする情報を得ることができます。PALSAR と MODISの画像に基づく稲作モニタリングシステムを使って、米作地帯、収穫高、全穀物の収穫、浸水のパターン、水鳥の生息地および水田の年毎の収穫量について有用な情報が得られます。
その情報は、政府関係者や科学者、農民だけでなく、食の安全や土地利用計画、動植物の病気に関する生態系と気候変動に関わる人たちに利用されています。
何度も集められる衛星画像は、その都度更新されて、最新の米作生産情報を科学者に伝えます。多時期にわたる PALSAR 画像
は、稲作マッピングには極めて大きな役割を果たします。図１はPALSAR ScanSAR のフォールスカラー複合画像で、中国の江西省、鄱陽湖（はようこ、現地ではポーヤンフー、Póyáng Hú）
一帯の地域を示しています。稲作地域は赤で見えますが、これは、田植えを終えたばかりの４月や５月は田に水が満たされている時期よりも、米が育った８月には後方散乱が大きくなるからです。

Wｰ13

Figure 1: Poyang Lake region, Jiangxi Province, China, is the largest freshwater lake in
China. Multi-temporal 2007 ScanSAR data (Red: August 29, Green: May 29, Blue: April
13 ) highlights rice paddies (red), wetland/water (black-green) of the lake, and urban land
uses (white) in the region.
図１：江西省のポーヤン湖は中国最大の淡水湖です。2007 年の ScanSAR データ（赤：8 月 29 日 緑：5 月 29 日 青：4 月 13 日）は水田（赤）、湖の湿地 / 水（黒―緑）とその地域の土地利用（白）を際立たせています。

N

0

15

30

60 KilometersⒸ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

Figure 2: Left: Rice (red) classification for the Poyang Lake watershed using multitemporal ALOSPALSAR ScanSAR and Landsat water mask. Right: Map of rice cropping intensity (# of crops) and rice
paddy hydroperiod for Poyang lake watershed (right). Approximately 85% of rice paddies were identiedwith two distinct inundated periods indicating double crop paddies.
図２：左 : 多時期 ALOS PALSAR ScanSAR と Ladnsat water mask を使用したポーヤン湖の米（赤）区分図 右：ポーヤン湖周辺には米作地が非常に多いこと、水田の冠水時期を示した図。水田の約 85%は際立って冠水する２つの時期が認められ、二期作の水田と推定できました。

75

Wｰ14

North America
Canadaカナダ

California state
カリフォルニア州

USA
アメリカ

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiative by
William Salas, Applied Geoscience
LLC, USA.
※本事業の一部は JAXA 京都・炭素観測計画の枠組みで作成されました。
責任者：William Salas（アプライ
ドジオサイエンス LCC 社、米国）

76

Assessing climate change and greenhousegas emissions from rice crops.

気候変動と温室効果ガス排出を米作から見る

Contributed by: William Salas, Applied Geosolutions, LLC (Durham, NH,
USA)

寄稿：ウイリアム・サラス （アメリカ、アプライドジオソリューション LLC 社）

Recent government regulations and international frameworks
are emphasizing the need to assess greenhouse gas (GHG)
emissions from agricultural sectors to address climate change.
Rice agriculture is one sector that is of importance due to rice
paddy biogeochemistry and potential to optimize sequestration
opportunities through farm managements. Rice agriculture
occupies more than 11% of global cropland and generates upwardsof 20% of global methane emissions. Several studies haveshown that irrigation management can significantly influence
rice paddy emissions. To comply with new regulations, identify
opportunities, and address climate change the rice industry needs
improved operational monitoring tools to systematically assess therole of rice paddy irrigation management on GHG emissions.
ALOS PALSAR has advanced our understanding of
how human activities impact the climate and how agricultural
management decisions inuence greenhouse gas emissions. The
data has enabled accurate monitoring of rice paddy growth andwater management cycles over large regions. In this example, 95%of the rice grown in California, USA was observed using ALOSPALSAR images throughout the year (Figure 1). These PALSAR
images help scientists map rice paddy extent, characterize rice
biomass growth, and record paddy flooding cycles (Figure 2),
and are subsequently used as input to a biogeochemical model
to quantify the amount and spatial patterns of nitrous oxide andmethane emissions (Figure 3). The results help scientists andfarmers understand the important role that rice management
decisions play in changing our climate.

近年、政府の規制や国際的な枠組みの中で農業分野から、温室効果ガス (GHG) 排出の算定を通した気候変動への取り組みが重要になってきました。生物地球化学的循環や、農業経営の環境のための改善を実行する可能性のためにも、米作は大きな課題です。
米作農地は世界の穀物生産地の11%以上を占めており、20%
ものメタンガスを排出しています。いくつかの研究事例からは、
灌漑経営が水稲栽培からの排出量に大きな影響を与えていることがわかります。新しい規制に応じて、可能性を明らかにしながら気候変動に取り組むために、温室効果ガス排出の水稲栽培管理体
制を体系的に判断できる、運用可能な改良された評価ツールが、米作経営に必要となります。
ALOS/PALSAR のデータは、農業管理と人間の行動が温室効
果ガスの排出にどのような気候への影響を与えるかという理解を進めました。広大な地域における水稲の成長や水管理の正確なモニタリングがデータにより可能となりました。
図１はカリフォルニア州で栽培される水稲の95%を ALOS/PALSAR で通年観測したものです。画像は、科学者が水田の範囲を地図（図２）で把握し、水稲が成長する際の特性を明らかにします。水田の洪水域を記録する上で有用です。
こうした観測データは、亜酸化窒素（N2O）とメタンガス（CH4）の、排出量と分布パターンを把握するため、生物地球化学的モデ
ルの入力データとなります。
（図 3）
この計算結果により、水稲の管理が気候変動へ与える影響に重要な役割を担うことが、科学者や農業従事者に理解されるでしょ
う。

Wｰ14

Figure 1: PALSAR dualpolarisation image (Red:hh,
Green: hv, and Blue HHH V ) of r ice f ield s i n
California, USA.
図１：米国、カリフォルニ
ア州の米作地の二重偏波
画像（赤：hh 緑：hv 青：
HH-HV）Ⓒ K&C, JAXA/METI

Figure 3: PALSAR imagery
was used to map ricepaddies and f lood cycles
to model the amou nt ofgreenhouse gases (GHG)
and understand how
humans inf luence climate
ch a nge s. Blu i sh c olor s
show lo c at ion s of h ig hmethane emissions, while
red rice fields have lower
methane emissions.
図３：温室効果ガス (GHG)の量をモデル化し、人間が気候変動にどのような影響をあたえるかを理解するた
め に、PALSAR 画 像 を 用
いて水田と浸水サイクルの地図を作成しました。青味がかった色はメタンガス排出量が多い場所です。白、赤の水田はメタンガス排出が少ない場所です。

凡例
冬以外
12 月浸水3 月浸水
12 月、3 月浸水
4 月浸水
12 月、4 月浸水
3 月、4 月浸水
12 月、3 月、4 月浸水。

Figure 2: Map of rice paddies and rice paddy hydroperiod generated from ALOS PALSAR FBS/D (HH: 12.5m) and
ScanSAR WB1 (HH:100m), respectively. In this example approximately 75,000 hectares of rice paddies were cultivatedin the rice growing season of 2007 in the Sacramento Valley, California, USA. Of these, approximately half (47%) wereidentied as ooded only during the December temporal window.
図 2：ALOS PALSAR FBS/D(HH:12.5m) と ScanSAR WB1(HH:100m) で作成された水田とその水量。この画像
では、カリフォルニア州サクラメント渓谷の約 75,000 ha の水田が、2007 年の成長期に耕作されており、約半分の47%は 12 月と冬の一時期にのみ浸水しています。

77

Wｰ15

North America
Alaskaアラスカ

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
within the framework of the JAXA
Kyoto & Carbon Initiative and the
JERS-1 Global Boreal Forest Mapping(GBFM) project by Kyle McDonald(JPL/Caltech), in collaboration with
Mahta Moghaddam, Jane Whitcomb,
Erika Podest and Josef Kellndorfer.
本事業の一部は、JAXA 京都・炭素観測計画の枠組みの中で行われて、JERS-1 のグローバル北方林のマッ
ピングプロジェクトデータ（GBFM）が使用された。実施の一部は、アメリカ航空宇宙局との契約の下、カリフォルニア工科大学ジェット推進研究所で行われました。
実 施 者：Kyle McDonald（JPL/
Caltech）
協 力 者：Maht a M oghaddam、Jane Whitcomb（ミシガン州立大学 ）、Erika Podest（JPL/Caltech）
および Josef Kellndorfer（ウッズホール研究所）。

Mapping wetland ecosystems across Alaska

アラスカでの湿地帯エコシステムのマッピング

Contributed by: Kyle McDonald (Jet Propulsion Laboratory, California
Institute of Technology, Pasadena, USA)

寄稿：カイル マクドナルド（アメリカ、カリフォルニア州パサデナ、カリフォ
ルニア工科大学ジェット推進研究所）

Wetlands play an important role in the global cycling ofcarbon and water. Wetland ecosystems are important to theexchange of greenhouse gases between the land and atmosphereand can vary between being a source or a sink of atmosphericcarbon in response to climate change and anthropogenic
influences. Wetlands are also important to biodiversity andwater resource management. Despite their importance, theextent and dynamics of wetlands are not accurately known
largely because of the difficulty associated with identifying
and mapping wetlands in remote areas. Japan's L-band radar
satellites (JERS-1 and ALOS) provide unique capabilities formapping and monitoring wetlands, enabling the large-areacoverage needed to characterize these important ecosystems.
Data from both satellites have been used to identify, map andcharacterize wetland ecosystems world-wide.
The figure shows a map of wetlands over the entire stateof Alaska derived from 100 m resolution JERS-1 mosaic data.
A novel approach was applied to map the broad landscape,utilizing both radar data and ground measurements fordeveloping the classification and validation scheme. Withan aggregated accuracy of 89.5% relative to ground survey
data, this is the first Alaska-wide map of wetlands developed
from a single contiguous data source. It provides key
information needed for regional- to continental-scale studies ofbiogeochemistry, hydrology, plant and animal biodiversity, water
resource management, and long-term sustainability of wetland
ecosystems in Alaska.

湿地帯は、生物多様性の保存や、水資源管理にとって重要です。
しかし、遠隔地で湿地帯の範囲を特定し、地図作成に必要なデー
タを収集するには適切な技術がなく、湿地帯の範囲と変化については、正確に把握されていないのが実情です。
L バンドレーダ衛星の JERS-1 と ALOS は、湿地帯のデータ収集とモニタリングに適した独自の能力を持っているため、広範囲にわたる湿地帯の生態系を特定し詳細な地図作成を行って湿地帯の特性を明らかにできます。
図は、JERS-1 の解像度 100m によるモザイクデータから作成したアラスカ全域の湿地帯地図でです。レーダのデータと地上での実測値を活用した新しい手法により、世界で初めて広大なア
ラスカ全域の湿地帯地図を作成しました。地上での実測値と比較して、89.5％の精度が得られました。
この地図は、アラスカの湿地帯、さらには大陸規模での生物地
球化学、水理学、生物多様性、水資源管理および生態系の長期的持続可能性を検討する上で重要な情報源となるものです。

Portions of this work were performed at the Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, under contract with the National Aeronautics and Space Administration (NASA).

78

参考文献：Whitcomb, J., M. Moghaddam, K. C. McDonald, J. Kellndorfer、および E. Podest、2009 年、『L バンドレーダ衛星画像を用いたアラスカの湿地帯地図』、Canadian Journal of Remote Sensing、第 35 巻、第 1号、P1〜 20

Wｰ15

Figure 1: Wetlands map of Alaska derived from JERS-1 SAR mosaic. Original resolution 100 metres. As many as nine distinct wetlands vegetation classes are identied in this map.
図 1：JERS-1 SAR 解像度 100m モザイクから得られたアラスカの湿地帯地図。9 種類の植生が確認できます。

79

Wｰ16

North America

Canadaカナダ

Wetlands
湿地帯※ This work has been undertaken
in part within the framework of the
JAXA Kyoto & Carbon Initiativeby Kevin Telmer, Jamie MacGregor
and Maycira Costa (University ofVictoria, Canada)
本事業は JAXA 京都 炭素・観測計
画の枠組みで作成されました。主導者は Kevin Telmer,
Jamie MacGregor, Maycira Costa( カナダ ビクトリア大学 )80

Estimates of lake size distribution and carbon
burial across the Canadian landscape

カナダ全域の湖での炭素埋蔵と分布の予測

Contributed by: Kevin Telmer (University of Victoria, Canada)

寄稿：ケビン・テルマー（カナダ、ビクトリア大学）

Carbon accumulation in lake sediments has long beenrecognized as an important component of the global carbon
cycle, and in the Canadian boreal region alone, it could accountfor as much 13.4 Mt of CO2 equivalent per 100,000 km2 per year.
Of t he ma ny pa r a mete r s wh ich i n f luence ca rbon
accumulation rates, lake size has been identified as a simple
predictor of carbon burial rates in lake sediments. Accurate andreliable lake census data is therefore a fundamental rst step in
extrapolating carbon accumulation rates to regional and global
scales. In Canada, the CanVec hydrographic dataset (produced
by Natural Resources Canada) constitutes one of the mostcomprehensive datasets available. It demonstrates very good
spatial accuracy while however its temporal resolution is limited;
especially in remote areas and can span up to 50 years or more.
The majority of available hydrographic datasets are generally
limited in either spatial or temporal resolution, or both.
ALOS PALSAR provides a unique opportunity to construct
a global lake database with high spatial resolution and within
the period of one season during a single year. One of theinherent benets of such PALSAR is its capacity to detect water
bodies. L-band radar can penetrate through sparse vegetation
while also being less sensitive to water surface roughness. This
makes it ideal for differentiating water from land under variableconditions.

湖に沈んだ炭素堆積物は長期間にわたり、地球の炭素循環に重要な要素だと認識されてきました。カナダの針葉樹林帯だけでも、年間 10 万 km2 につき、13.4M トンの CO2 の確認ができます。
炭素堆積物量を把握する要因の中で湖の大きさが、炭素埋没量の予測に使われています。地域と地球規模のデータを、既知のデータから推測、作成することは正確で信頼のおけるデータ取得の基礎的な第一歩です。
カナダでは、カナダ天然資源省が製作した Can Vec 測定デー
タセットが最もわかりやすく使用できます。このデータセットは、
空間的精度は大変良好ですが、時間的な解析は遠隔地では限定されていて、50 年くらいまでの計測しかできません。
多くの水理学的データセットが、空間的か時間的か、どちらかの分析しかできないものが多いのが現状です。
ALOS/PALSAR は、１年のある季節だけでも、空間的解像度が高く、地球規模での湖のデータベースを作図することができます。PALSAR の利点の一つは水を通して観測できることです。L
バンドレーダは水面が波だっていてもあまり影響せずに点在する植生を捉えます。この特性は、様々な条件下でも、水と土地を識別する理想的な機能です。

Wｰ16

Fig ure 1: Nor thwest Ter ritories ( N WT),
Canada. Left: ALOS PALSAR data showing
one of the ecozone test sites used to test
the lake classification for a Canada wide
assessment of lakes. The ecozones (boreal,southern arctic, and northern arctic) were used
to scale carbon accumulation rates before they
were applied to the PALSAR dataset. Topright: lakes derived from ALOS PALSAR.
Bottom right: the cor responding CanVecreference data base.
図１：カナダ北西部。左：カナダの湖の広範囲な評価のために分類試験に使われた７つのエコゾーンの一つを ALOS/PALSAR で示しています。針葉樹林帯、南半球、北半球のエ
コゾーンは、ALOS/PALSAR のデータを使う前に炭素蓄積量が測定されていました。右：ALOS/PALSAR から得られた湖の画像。右下：Can Vec データベースと合致したしたことを示しています。

Ⓒ K&C, JAXA/METI

81

D ｰ1

AfricaNorth Atlantic
北大西洋

Sahara desert
サハラ砂漠
Africaアフリカ

Deserts
砂漠※ This work has been realized
w i t h i n t h e f r a m e wo r k of t h e
JAXA Kyoto & Carbon Initiative.
PALSAR data were provided by
JAXA EORC and were processedby the Observatoire de Bordeaux,with a financial support from the
French space agency, CNES.
※本事業は JAXA 京都 炭素観測計画の一部として実施されました。PALSAR
画像は JAXA 地球観測センターが提供
し、ボルドー天文台が処理しました。フ
ランス国立宇宙研究センター（CNES）からも助成を受けています。

82

Mapping of sub-surface geology in Sahara to
support water prospecting

水源確保のためのサハラ砂漠地下のマッピング

Contributed by: Philippe Paillou, Observatoire de Bordeaux, France

寄稿：フィリップ ･ パイヨー （フランス、ボルドー天文台）

The access to freshwater resources is a crucial problem for
future generations, in particular in arid regions such as North
Africa. Typical water prospecting schemes start from existinggeological maps, in order to dene further eldwork exploration.
However, in remote areas such as central Sahara, such detailed
geological map do not exist, and aeolian deposits (sand) hide
most of the important geological information.
In arid conditions, microwave signals can penetrate the drysand layer and provide information about sub-surface geologicalfeatures hidden to the naked eye. The longer the wavelength,
the deeper the penetration. The long L-band wavelength of
ALOS PALSAR is particularly suitable and allows probing the
subsurface down to several meters.
To facilitate mapping of sub-surface geology over subcontinental scales, an ALOS PALSAR mosaic covering theentire north Africa and Arabian peninsula was generated. A rst
major discovery using this unique data set was a major 1200-kmlong ancient river (called paleo-river) in Libya, that in the past
used to connect the Kufrah basin in southeastern Libya with
the Mediterranean coast. The discovery of the so-called KufrahRiver, which is comparable in length with the Egyptian Nile,
has important implications for the understanding of the pastenvironments and climates of northern Africa and for present
prospecting of ground water resources in the region.
The PALSAR mosaic has also enabled the discovery of alarge number of previously unknown impact craters in Egypt,
Sudan and Libya.

北アフリカのような乾燥地域では、次世代の人々のために、新
鮮な水を入手することは切実な課題です。地質図から地下水脈を探し出すことは、現代的手法ですが、文明から離れた中央サハラの地では詳細な地質図はなく、しかも風により、砂などの堆積物が地質学上重要な情報を覆い隠してしまっています。
乾燥した場所では、乾いた砂の層をマイクロウェーブが透過して、目に見えない地下の地質情報を得ることができます。探査用の電磁波は、長波であるほどより深くまで見ることができます。
ALOS/PALSAR の L- バンドは、この条件に適しており、地表下
数 m まで徹底的な調査を可能にしています。
広大な大陸規模の地下マッピングを容易にするため、ALOS/PALSAR によって北アフリカ全土とアラビア半島のモザイクデー
タを作成しました。
この過程で最初に分かったことは、リビアに1,200km に及ぶ
古代の川（クフラーパレオ川）の存在です。昔、この川はリビア
南東部のクフラ盆地と地中海をつなぐもので、エジプトのナイル川にも匹敵する長さがありました。
このデータは、かつての北アフリカの環境や気候を理解する上で重要な指標となり、この地域での水源を予測することにも役立ちます。
また PALSAR のモザイクデータから、以前には知られていな
かった、エジプト、スーダン、リビアにある隕石落下によるクレータを数多く発見しました。

D ｰ1

Figure 1: ALOS PALSAR mosaic, covering Sahara and Arabian peninsula at 50m resolution (17°N – 37°N and 17°W – 60°E)
図１：ALOS/ PALSAR サハラとアラビア半島のモザイク画像Ⓒ K&C, JAXA/METIⒸ K&C, JAXA/METI

50 ｍ解像度（北緯 17 度から 37 度、西経 17 度から東経 60 度）

Fig u re 2: T he Ku f r a h
p a le o - r ive r (i n blu e) i n
Libya mapped onto SRTM
t o p o g r a p h y (t o p) a n d
PALSAR mosaic (bottom).

Figure 3: A 1°x1° PALSAR
map with potential paleor iver net work s overlaid.
Pa r t of a r a d a r a t l a s ofSahara showing sub-surface
geology.

Fi g u r e 4: L A N D S AT 7
ETM+ image of the Arkenu
double impact crater (top)and corresponding PALSAR
radar image (bottom) at aresolution of 50m.

図 ２： 左 は SRTM( シ ャトルレーダ地形ミッション ) 作成の地図でみるクフ
ラ ー パ レ オ 川（ 青 ） 右 は
PALSAR のモザイク画像

図 ３：PARSAR 地 図。 埋
もれたパレオ川の水路網が示されている。レーダの一部にはサハラの地表下の地質が見えます。

図４：ランドサット７ETM＋画像によるアーケヌ隕
石 に よ る ク レ ー タ ー（ 上 ）PARSAR レ ー ダ ー 画 像
50m 解像度による（下）Ⓒ K&C, JAXA/METI

83

Keyword INDEXSouth America
南アメリカ

North America
北アメリカ

Europé
ヨーロッパ

ż

Australia

W-15

オーストラリアżSE-Asia

浸水

ż

東南アジア

Map generation

ż

Asia

地図作成

ż

アジア

環境変化

Change mappingżAfrica

生物多様性

Conventions (UNFCCC/ REDD, Ramsar, CBD)

地図変更・改訂

ż

ż

アフリカ

各種国際条約

Environmental change

Conservation

Biodiversity

保護監視Carbon (CO2/CH4)
CO2/CH4

Land Cover classication

Inundation

土地被覆分類Vegetation biophysical parameters
植生生物物理学指標

Degradation
劣化

Deforestation
伐採

Biomass
バイオマス

森林管理

Mosaic generation
モザイク

Paper code
事例番号

South America
南アメリカ

North America
北アメリカ

Europé
ヨーロッパ

Australia
オーストラリア

SE-Asia

ż

東南アジア

Asia
アジア

Africaアフリカ

Environmental change
環境変化

Biodiversity
生物多様性

Conventions (UNFCCC/ REDD, Ramsar, CBD)
各種国際条約

Conservation
保護監視

Carbon (CO2/CH4)
CO2/CH4

Inundation
浸水

Map generation
地図作成

Change mapping
地図変更・改訂

Land Cover classication
土地被覆分類Vegetation biophysical parameters
植生生物物理学指標

Degradation
劣化

Deforestation
伐採

Biomass
バイオマス

Wetlands
湿地帯

Forestry
森林管理

Mosaic generation

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Wetlands

モザイク

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F-02

湿地帯

Paper codeżForestry

事例番号

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M-01

ALOS Kyoto & Carbon Initiative - Science Team members
NameAfliation

Representing country

Booklet contribution

Silvana Amaral

National Institute for Space Research (INPE)

BrazilF-01

Bruce Chapman

Jet Propulsion Laboratory/California Inst. of Techology (JPL)

USA

M-04

Maycira Costa

University of Victoria

CanadaW-01

Frank De Grandi

European Commission, Joint Research Centre (JRC)EU

M-03, W-02

Humberto Navarro de Mesquita Jr.

Institute for Environment and Renewable Natural Resources (IBAMA)

BrazilF-02

Johan Fransson

University of Agicultural Sciences (SLU)

SwedenF-14

Laura Hess

University of California Santa BarbaraUSA

W-03, W-04

Dirk Hoekman

Wageningen University

The Netherlands

F-07, F-08, W-11

Francesco Holecz

sarmap

Switzerland

F-12, F-13

Josef Kellndorfer

Woods Hole Research Center (WHRC)

USA

F-04

Thuy Le Toan

Centre d’Etudes Spatiales de la Biosphère (CESBIO)FranceF-11, F-16

John Lowry

Department of Environment, Water, Heritage and the Arts

Australia

Richard Lucas

Aberystwyth University

Wales, U.K.

F-05, F-06, W-08

Kyle McDonald

Jet Propulsion Laboratory/California Inst. of Techology (JPL)

USA

W-15

Anthony Milne

Horizon Geoscience

Australia

W-10

Philippe Paillou

University of BordeauxFranceD-1

Kostas Papathanassiou

German Aerospace Center (DLR)

Germany

Shaun Quegan

Shefeld University

U.K.

F-10

Lisa-Maria Rebelo

International Water Management Institute (IWMI)

Ethiopia

W-05, W-06

Ake Rosenqvist

Solo Earth Observation (soloEO)

SwedenM-03, W-02, W-07, W-09

William Salas

Applied Geoscience (AGS)USA

W-12, W-13, W-14

Maurizio Santoro

Gamma Remote Sensing

Switzerland

F-14, F-15, F-16

Christiane Schmullius

Friedrich-Schiller University Jena

Germany

F-15

Masanobu ShimadaJapan Aerospace Exploration Agency (JAXA)

Japan

M-01, M-02, F-03

Paul Siqueira

University of Massachusetts

USA

Kevin Telmer

University of Victoria

CanadaW-16

Christian ThielFriedrich-Schiller University Jena

Germany

F-15

Yumiko Uryu

World Wide Fund for Nature (WWF)Indonesia

F-03, F-10

Dalton Valeriano

National Institute for Space Research (INPE)

Brazil

F-01

Yoshiki Yamagata

National Institute for Environmantal Studies (NIES)

Japan
85

JAXA and RESTEC Kyoto & Carbon Initiative TeamJAXA Earth Observation Research Center

RESTEC

Masanobu Shimada

Akira Mukaida

Ake Rosenqvist

Kazuo Isono

Osamu Isoguchi

Hayato Okumura

Preesan Rakwatin

Takashi Ogawa

Nicolas Longépé

Takahiro Otaki

Takeo Tadono

Daisuke Sango

Masato Ohki

Fumi Ohgushi

Yousuke Miyagi

Emi Aoki

Nobuyuki Kawano

Kanako Yamauchi

Masuo Takahashi

Kaoru Tsuzuku

Katsumi Okano

Tomohiro Watanabe

Manabu Watanabe

Satono Imura
Yuka Ogawa
Kayoko Iwasa

Global Environmental Monitoring by ALOS PALSAR
地球環境を捉える「だいち」

Science Results from the ALOS Kyoto & Carbon Initiative
─ ALOS 京都・炭素・観測計画から得られた科学的成果─
Edited by Ake Rosenqvist, K&C Science Coordinator and Masanobu Shimada, ALOS Science Program Manager.
Contact e-mail: aproject@jaxa.jp
Published by Japan Aerospace Expoloration Agency (JAXA reference: NDX-100004)
Publication Date: March 30, 2010
Tsukuba Space Center
2-1-1 Sengen, Tsukuba, Ibaraki 305-8505, Japan
URL http://www.jaxa.jp
Printed by IWORD Co. Ltd., Sapporo, Japan
発行日：2010 年 3 月 30 日
編集：オーケ・ローセンクイスト、京都炭素観測計画コーディネータ＆島田 政信、ALOS 解析研究プロジェクトマネジャー
発行：宇宙航空研究開発機構〒 305-8505

茨城県つくば市千現 2-1-1

E-mail：aproject@jaxa.jp
URL http://www.jaxa.jp
印刷：株式会社 アイワード©K&C 2010

Published by Japan Aerospace Expoloration Agency
Tsukuba Space Center
2-1-1 Sengen, Tsukuba, Ibaraki 305-8505, Japan
Tel +81-50-3362-4489 Fax +81-29-868-2961
URL http://www.jaxa.jp
発行：宇宙航空研究開発機構〒 305-8505

茨城県つくば市千現 2-1-1

Tel 050-3362-4489

Fax 029-868-2961

URL http: //www.jaxa.jp