第 24 回環境リモートセンシングシンポジウム資料集（2021 年度 CEReS 共同利用研究発表会資料集）
目次【プログラム‐1】
森林内を飛行するドローンの開発と空隙の把握 ····················· 2
加藤顕（千葉大学 園芸学研究院）, 青柳寛太郎, 見付亜耶, 小玉哲大
赤外吸収を用いたガス可視化技術の開発―CO ガス可視化への初期検討― ··························· 4
染川智弘（公益財団法人レーザー技術総合研究所）, 椎名達雄, 久世宏明
気候モデル数値実験結果による衛星プロダクト導出アルゴリズムの検証―全球バイオマス量変動監視・解析に向けて（その 3）― ················ 6
馬淵和雄, 本多嘉明, 梶原康司
2021 年西宮林野火災を対象とした焼損域の広域調査 ·················· 8
峠嘉哉（東北大学）, Ke Shi, 加藤顕
Sentinel-1 SAR データを用いた市街地および水田域における浸水被害の後方散乱特性解析 ·· 9
若林裕之（日本大学）, 塚本晋也
イオノゾンデ観測による地震に先行する電離圏電子数変動の検証～ 空をみて地震の予測が可能か？～ ·························10
服部克巳（千葉大学）, 三石隼也, 吉野千恵, 劉正彦
Investigation of soil-vegetation productivity for agricultural land of central Java, Indonesia
using optical constellation and SAR satellite data ·····················14
D. Ichikawa, T. Nopphawan （山口大学）
Airborne Circularly Polarized Synthetic Aperture Radar :Call for Collaboration ································19
Josaphat Tetuko Sri Sumantyo（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）
CP-SAR 検証用 UAV 搭載小型統合センサシステムの開発研究―カメラ部の小型化― ·······························23
大前宏和（(株) センテンシア）, 三宅俊子, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
電離圏擾乱時に適用可能な電離圏トモグラフィーの開発とその応用～2019 年台風 15 号と 2011 年東北地震によって発生した電離圏擾乱の解析～ ·······24
宋鋭, 服部克巳（千葉大学）, 張学民, 劉正彦
Traveling Ionospheric Disturbances in the GNSS TEC Triggered by the Tonga Volcano Eruption on 15
January 2022 ····································29
Jann-Yenq (Tiger) Liu（National Central University）, Chi-Yen Lin, Tien-Chi Liu,
Katsumi Hattori, Yuh-Ing Chen

Reoccurrence of transient effects in the atmosphere and ionosphere preceding large events. Case study
for 2015 M7.8 and M7.3 Gorkha–Nepal earthquakes····················30
Dimitar Ouzounov（Chapman University）, Katsumi Hattori, Menas Kafatos【プログラム‐2】
Emergency response of the August 2021 Japan Floods using SAR intensity images ······34
Wen Liu（千葉大学 工学研究院）, Yoshihisa Maruyama, FumioYamazaki, Naoto Ohbo
原子力発電所の函体内蔵型海岸堤防の国内適地選定と断面形の検討― 津波防波堤に関する確率論的設計から決定論的設計への改善による安全化 ― ······37
金子大二郎（(株) 遥感環境モニター）
Urban Flood Model based on Hydrodynamic Model in 3D City:a Study Case of Surabaya City ····························41
Hepi Hapsari Handayani (Sepuluh Nopember Institute of Technology), Wen Liu,
Rossita Yuli Ratnaningsih, Mahendra Andiek Maulana
河川計画への活用に向けた水文モデル実験 ·······················46
渡部哲史（京都大学）, 小槻峻司
Detection and characterization of hedgerow network using high resolution SAR data :A preliminary result ·································48
Saeid Gharechelou (Shahrood University of Technology), Kazuhito Ichii, Kotaro Iizuka
千葉大 CEReS における静止気象衛星データアーカイブの現状と利用············50
樋口篤志（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）
リモートセンシングデータを活用した地球環境予測研究の可能性 ·············52
小槻峻司（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）, 入江仁士, 市井和仁,
服部克巳
IoT ネットワークを用いた局所的環境モニタリングシステムの開発 ············54
望月天斗（千葉大学 大学院融合理工学府）, 小室信喜
陸域フラックスに関する大学間合同勉強会～5 回の歩み～ ················55
市井和仁（千葉大学）, 植山雅仁, 岩田拓記
上部対流圏のメタンの変動について ··························56
江口菜穂（九州大学）, 齋藤尚子, 丹羽洋介
Maximum heat index in tropical urban area of Jakarta ··················57
Fitria Nucifera（Universitas AMIKOM Yogyakarta）, Widiyana Riasasi, Sola Tri Astuti,
Kazuhito Ichii
富山市における効率的に積雪が増加する時の気象場に関する研究 ·············59
二宮秀, 安永数明, 濱田篤（富山大学）

Comparison of Himawari-8 NDVI with MODIS for Tropical Vegetation Phenology Analysis Over
Malaysian Borneo ··································61
Tomoaki Miura（ハワイ大学）, Nagai Shin, Kazuhito Ichii
次世代型静止気象衛星からの地表面温度推定アルゴリズム開発 ··············63
森山雅雄（長崎大学）
Monitoring the 2021 Fukutoku-Oka-no-Ba volcano eruption by means HIMAWARI-8/AHI observations·········································64
Falconieri A. , Genzano Nicola（University of Basilicata）, Hattori K. , Marchese F. , Pergola N. ,Tramutoli V.

【プログラム‐3】
低空ドローン空撮画像を用いた水稲いもち病の発生個所の特定 ··············66
牧雅康（福島大学）, 宮野法近, 佐々木次郎, 本間香貴, 本郷千春
ドローンデータを用いた水稲いもち病の把握 ······················69
宮野法近（宮城県古川農業試験場）, 本郷千春, 古谷野健, 高城拓未
農業経営を取り巻くリスクと農家の政策反応について
Risks surrounding agricultural management and policy attitudes ··············71
李想（千葉大学 社会科学研究院）, 鈴木宜弘, 市井和仁
Erosion prediction based on USLE method using remote sensing data and GIS in small scale watershed·········································72
Abd. Rahman As-syakur, I Wayan Sandi Andnyana, Takahiro Osawa （ウダヤナ大学）
成長関数を用いた LAI 変動特徴のパラメータ化および UAV リモートセンシングによる推定方法の検討 ·······································73
山本修平（東北大学）, 本間香貴, 牧雅康, 本郷千春
シミュレーションモデルとリモートセンシングを用いた作物生産量推定法の検討
第 5 報 水稲いもち病害評価 ·····························74
芮秋治（東北大学）, 孫珉宇, 鈴木遥夏, 叶戎玲, 宮野法近, 牧雅康, 本郷千春, 本間香貴
LiDAR を用いた個葉の含水率推定 ···························75
濱 侃（千葉大学 園芸学研究院）, 松本祐太郎, 松岡延浩

【プログラム研究 研究会】
ひまわり 8/9 号の陸域利用に関する研究会 ·······················78
松岡真如（三重大学）, 市井和仁

【一般研究】
植物群落の太陽光誘起蛍光による光合成測定 ······················80
増田健二（静岡大学)

ひまわり 8 号 Dust RGB とシーロメーターを用いたアジアダストの発生と輸送に関する研究（2）·········································83
甲斐憲次（名古屋大学）, 神慶孝, 河合慶, 椎名達雄
Mars ローバ用 LED ミニライダーの高感度化と検証実験 ·················87
千秋博紀(千葉工大), 椎名達雄, 乙部直人, はしもとじょーじ, Nofel Delacruz Lagrosas,
久世宏明, 眞子直弘, 梅谷和弘
HF ドップラー・TEC 観測による H-IIA25 号打ち上げに伴う電離圏擾乱の解析 ········89
中田裕之（千葉大学 工学研究院）, 山﨑淳平, 細川敬祐, 大矢浩代, 鷹野敏明, 津川卓也,
西岡未知
森林内部における 3 次元構造評価のための UAV-Lidar による点群取得手法の検討 ······92
早川裕弌（北海道大学）, 加藤顕, 堀田紀文
夜間雲量観測用カメラを全国主要拠点に配備 ······················93
ラゴロサスノフェル（千葉大学 工学研究院）, シャフケイティアリフ, 椎名達雄, 久世宏明
大気境界層におけるエアロゾル計測用多波長 LED ライダーの開発 ············94
シャフケティアリフ（千葉大学 工学研究院）
UAV 搭載 CP-SAR 画像処理における HLS と IP コアの比較 ················95
田中雄大（千葉大学 工学部）, 青山拓未, 難波 一輝, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
AI 技術を用いた観光支援を目的とする観測データの応用について ·············96
漆原和輝（香川高等専門学校）, 宮﨑貴大
MODIS を用いた火山溶岩噴出活動の監視・予測手法の検討 ················97～2011 年および 2018 年新燃岳火山活動を例に～
北出明嗣（千葉大学 理学部）, 金子柊, 吉野千恵, 服部克巳
大気汚染常時監視局測定値の準リアルタイム公開 ··················· 100
早崎 将光（日本自動車研究所）
宇宙からのリモートセンシングによる地球惑星大気環境の研究～火星大気におけるダスト増大～ ·························· 103
野口克行（奈良女子大学）, 岩井伶奈, 入江仁士, 林寛生
地上光学観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究 ················ 105
久慈誠（奈良女子大学）, 岡村友恵, 山田奈直, 中川真友, 高田真奈, 神谷美里
衛星搭載降水レーダにより明らかとなった沿岸降水の日変化に対する風速の影響 ····· 106
青木 俊輔（京都大学）, 重 尚一
切断近似による偏光放射伝達の効率的計算法の開発 ·················· 107
桃井裕広（千葉大学 大学院融合理工学府）, 入江仁士, 中島映至, 関口美保
Peculiar COVID-19 effects in the Greater Tokyo Area revealed by spatiotemporalvariabilities of tropospheric gases and light-absorbing aerosols ·············· 110
Alessandro Damiani（千葉大学 環境リモートセンシング研究センター）, Hitoshi Irie,
Dmitry Belikov, Shuei Kaizuka, Syedeul H. M. Hoque, Raul R. Corderoドローンと機械学習を用いた台風後の建物被害同定―令和元年台風 15 号を例としてー ························· 114
徐鏡淋（千葉大学 大学院融合理工学府）, 高橋徹

第 24 回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム

プログラム ··········· 115

プログラム‐１

1

2

3

4

5

GLCV1 Vegetation Map

気候モデル数値実験結果による衛星プロダクト導出アルゴリズムの検証－ 全球バイオマス量変動監視・解析に向けて（その３） －馬淵和雄
本多嘉明（千葉大）、梶原康司（千葉大）

第2４回 CEReS環境リモートセンシングシンポジウム
2022.2.17

Land surface process model
The carbon storage is divided into
five components, i.e.,leaves, trunk, root, litter, and soil.
The carbon exchanges among
the components of vegetation andthe atmosphere are estimated at eachtime step of the on-line model
integration.

数値実験
全球気候モデルによる８年積分を行った（２０１３-２０２０）。
大気側初期値として２４時間ごとの００Ｚ客観解析値（JRA-55)を使用した４８時間積分の並行連続実行を行い、大気中ＣＯ２濃度および陸域諸要素の値は７年積分期間中、モデル計算結果をそのまま引き継ぐ手法を採った。
ＳＳＴおよび海氷：HadISST月別値。
CO2人為排出量：CDIACデータ。
海洋ー大気CO2 flux：TransCom データ（月別値）（Takahashi et al. 2009）。

Energy fluxes and carbon dioxide flux
between terrestrial ecosystems andthe atmosphere are estimated.

解析は各積分後半の２４時間の結果を対象とした。
これらにより、現実に近い大気環境を再現しつつ、大気―陸域物理生物過程相互作用および陸域諸要素の時間的・空間的変動をフルカップルで再現できる。

Biosphere-Atmosphere Interaction Model (BAIM) (Mabuchi et al. 1997)
C3 and C4 plants photosynthesis processes
Snow accumulation and melting processes
Soil water freezing and melting processes

８年平均値（８月）

大気中二酸化炭素濃度検証（２０１６～２０２０年の５年間）

丸印太実線：観測所観測値
細実線：モデル計算値

葉炭素量

降水量

土壌水分量

幹炭素量

短波放射量

総一次生産量

リター炭素量

地面温度

純生態系生産量

左上：Alert
左中：Pallas
左下：Ryori
中上：Mauna Loa
中中：Mahe Island
中下：Easter Island
右上：Cape Grim
右中：Palmer Station
右下：South Pole6

２０１８ー８年平均値（８月）２０１９ー８年平均値（８月）

葉炭素量

降水量

土壌水分量

葉炭素量

降水量

土壌水分量

幹炭素量

短波放射量

総一次生産量

幹炭素量

短波放射量

総一次生産量

リター炭素量

地面温度

純生態系生産量

リター炭素量

地面温度

純生態系生産量

２０２０ー８年平均値（８月）まとめ◆ 前年度までに行った全球気候モデル数値積分を２０２０年まで延長した。本年度は特に、GCOM衛星
データプロダクトが整備されている２０１８年から２０２０年の大気中CO2濃度変動と陸域諸要素の時間
的・空間的変動の関係に関するモデル結果について解析を行った。

葉炭素量

降水量

◆今後さらに、GCOM-C観測データを中心とする衛星観測プロダクトとモデルプロダクト相互利用による、
大気中CO2濃度、地上バイオマス量等の変動と陸域諸要素の変動の関係の解析を行い、それらの変動監視に貢献することを目指す。

土壌水分量◆リモートセンシングプロダクトは、モデル数値実験の実施およびその結果の解析から物理的・生物生態学
的変動メカニズムを解明するうえで、非常に有用である。

幹炭素量

短波放射量

◆一方で、モデルで再現される各要素は、総合的な検証は必要であるものの、物理的および生物生態学的に矛盾しない相互作用関係を構築している。よって、モデルプロダクトについても、リモートセンシングによる間接観測データから個別にそれぞれのアルゴリズムにより抽出される各要素プロダクトの、広域的相互検証のための、相対的基準情報と成り得ると考えられる。

総一次生産量◆リモートセンシングプロダクトとモデル数値実験プロダクトを相互利用することにより、それぞれのプロ
ダクトの相互検証、および各要素の変動メカニズムを解明することができると考えられる。

リター炭素量

地面温度◆相互利用と共に、衛星プロダクトと気候モデル出力プロダクトの独立したプロダクトとしての相互比較検証は、双方のプロダクトの精度向上にとって非常に有効である。

純生態系生産量7

2021年西宮林野火災を対象とした焼損域の広域調査
峠嘉哉，Ke Shi：東北大学 工学研究科 土木工学専攻
加藤顕：千葉大学 園芸学研究科
Background 1
林野火災

豪雨

・日本では火災被害は少ない
・豪雨はほぼ毎年生じる⇒ 湿潤域での林野火災被害の実態として，豪雨脆弱性の高さが挙げられるのでは無いか×(尾崎半島林野火災 2017年)

状況の把握が必要(国土地理院)

研究目的：林野火災跡地における表層の透水性を計測する【調査項目】焼損地の全般的調査（水文・燃焼過程に渡る広範な調査）【本発表内容】変水位試験により焼損後土壌の透水係数を調べる

Background 2

尾崎半島林野火災（2017年）跡地での令和元年台風19号豪雨（2019年）◎ 豪雨前後のUAV観測⇒ 超高解像度の斜面安定計算中
But. 林野火災後の透水性が不明
cf. 火災後の透水・撥水性の変化

作業道とシカ防護網

小規模のがけ崩れ

谷部での土砂集積(DeBano 2000, Rengers et al. 2020)

対象事例：2021年西宮林野火災（栃木県足利市）

栃木県では1995年以降最大（167ha）の林野火災が居住地の近くで生じた（2/21-3/15）

焼損域と延焼過程（峠ら，査読中）

Results : 変水位透水試験
現場測定可能な透水試験を実施(天狗山付近の尾根沿い)(紫山付近の斜面)

微焼損・自然状態

焼損地①

焼損地②

Ks = 3.30×10-4 cm/s

Ks = 1.61×10-4 cm/s

Ks = 3.92×10-4 cm/s

測定地点と透水係数の値
インフィルトロメーター (Meter社)

地点間の差は小さく，近隣の報告値（10-3~10-2程度）より小さかった．測定法の精度検証，より多くの地点測定が必要

8

Sentinel-1 SARデータを用いた市街地および水田域における浸水被害の後方散乱特性解析
Flood damage analysis at built-up and rice paddy areas using Sentinel-1 SAR data
○若林 裕之*1 ・塚本 晋也*1
Hiroyuki Wakabayashi *1 , Shinya Tsukamoto *1*1*1日本大学工学部
College of Engineering, Nihon University

Email : wakabayashi.hiroyuki@nihon-u.ac.jp

Research Objectives

Research Background・2019年10月6日午前3時にマリアナ諸島の東海上で発生した台風19号は12日に日本に上陸し,関東地方や東北地方では記録的な大雨となり甚大な被害をもたらした.
・福島県郡山市においても, 阿武隈川, 笹原川, 逢瀬川等が氾濫を起こし, 床上浸水6542件および床下浸水847件が発生した.

本研究では, 郡山市内の台風19号による水田や都市域での浸水被害領域について ,Sentinel-1のCバンドSARデータに現れる浸水被害の影響を明らかにすることを目的とする.
浸水被害が発生した都市域や水田領域について, 浸水被害が後方散乱係数やコヒーレンスにおよぼす影響について, 後方散乱係数および干渉SAR解析を実施した.

Extraction of flood damaged area
本研究で解析する浸水被害領域は住宅地を含む都市部(Built-up area)と水田域(Paddy field)とした。郡山市の阿武隈川および支流周辺は広い領域で浸水被害が発生した.
Built-up areaとPaddy fieldは浸水被害により異なる後方散乱係数の変化が見られるため, 浸水被害の有無の違いも解析するために, 合計9箇所の領域のデータを解析した.

Table 1 List of sample areas in Koriyama city

Fig. Locations of sample areas in Koriyama city
(on Oct.13 VV gamma-naught image)

Procedure of data pre-processing for Sentinel-1 SAR data
Table 2 Characteristics of Sentinel-1 SAR IW mode

Backscattering approach(Gamma-naught)(1) Download Ground Range Detected(GRD) data fromOpen Access Hub.
(2) Apply accurate orbit data.
(3) Calibrate SAR data to get gamma-naught.
・Thermal noise removal
・Radiometric terrain flattening with SRTM-1(4) Transform onto UTM coordinates with foreshortening
correction.
・Range-Doppler Terrain Correction with SRTM-1(UTM Zone54, Pixel spacing=10.0m)

Interferometric approach(Coherence)(1) Download Slant Range Complex (SLC) data from Open
Access Hub.
(2) Apply TOPS co-registration to each sub-swath in theinterferometric dataset.
(3) Apply De-burst procedure to fill the gap in the burst data to
get continuous sub-swath data.
(4) Calculate Initial fringe and coherence in the interferometricformation procedure.
(5) Remove topographic phase using SRTM-1 DEM.
(6) Apply Goldstein filter.
(7) Transform onto UTM coordinates with foreshortening
correction
・Range-Doppler Terrain Correction with SRTM-1(UTM Zone54, Pixel spacing=10.0m)

Table List of InSAR dataset

Fig.1 Gamma-naught and coherence images covering Koriyama city area.
(a)RGB colored gamma-naught image, and (b)RGB colored coherence image.

Results of data analysis

Fig.3 Result of PCA analysis(2nd. component)

Fig.2 Change of gamma-naught and coherence caused by flooding.
(a)gamma-naught in built-up area, (b)gamma-naught in paddy field, (c)coherence in built-up area, and (d)coherence in paddy field.

Summary
Acknowlegements
・浸水被害が発生した都市域では後方散乱係数が上昇し水田領域では減少した.
・浸水被害が発生すると都市域および水田ともにInSARコヒーレンスは減少するが, 水田における減少量は非 ・Sentinel-1データはESAから提供を受けた.
常に小さい.
・本研究の一部は千葉大学環境リモートセンシング研究・都市域および水田の浸水被害を両方とも検出する方法として時系列後方散乱画像の主成分分析が有効である
センター共同利用研究の支援を受け実施した。
ことがわかった.

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プログラム‐２

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44

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Design

Introduction: What is hedgerow? Why?
and where?

Types

Detection and characterization ofhedgerow network using high resolution
SAR data: A preliminary result

LandscapePresent by Dr. Saeid Gharechelou
Assistant Prof., Department of Civil Engineering, SUT, IranHedges orientation vs TSX intensity

TSX backscattering analysis

Pauli RGB

Shannon entropy

HH covariance

HV Covariance

Conclusion

Hedges detection using TerraSAR-x- TSX data has suitability for hedges detection
specially by dual mode
- Backscattering model analysis with dual mode of TSX
data was not well satisfied- Difficult to detect the narrow and thin hedges- TSX limitation is polarimetic mode and need surface
roughness and soil moisture data plus hedges
biometry for backscattering model- TSX LOS has most complexity with cross hedges
orientation

Hedge map of Airborne data after
manual editing and field point data

Hedge detected by TSX and filed points

48

Thank you for your attention!

Contact email: sgharachelo@gmail.com

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4大学連携 VL (http://www.cr.chiba-u.jp/~4vl/)
東大
大気海洋研

千葉大 CEReS におけるデータアーカイブの現状 +MIROC, NICAM, 気候研究
CO2, 放射，衛星（海洋）

名大 宇宙
地球研

樋口篤志：千葉大 CEReS
higu@faculty.chiba-u.jp

2007 - 現在（特別経費〜一般経費）

静止気象衛星収集・処理状況
Asia 1(HIMAWARI)
Asia 2(FY2Series)

GMS1*1
198103198406

GMS2*1
198112198409

GMS4
198912199506

GMS5
199506200305

ftp://fy.cr.chiba-u.ac.jp/

Asia 3
ftp://meteosat.cr.chiba-u.ac.jp/ だが，(Meteosat EUMETSATデータポリシーのため，-IODC)
IP制限による公開
EU-Africa(0Deg)

MFG4
198912199402

America(GOESEAST)

ftp://goes.cr.chiba-u.ac.jp/

Pacific(GOESWEST)

ftp://goes.cr.chibau.ac.jp/

MFG5199402199707

GOES07-199509

GOES9
200305200507

MTSAT1R

200506201007

MTSAT2
201006201507

H-08
201507現在

FY2-C
200605200809

FY2-D
200809201512

FY2-E
201512201901

FY2-G
201902現在

MFG7
200607201703

MSG1
201702現在

MSG3
201212201802

MSG4
201802現在

GOES13
201004201801

GOES-R
201712現在

GOES15201112201811

GOES-S201812現在

MFG5
199804-200702

MFG6
199610200212

MFG7
199806200607

GOES08199409-200303
GOES09199507199807

MSG1
200401200612

MSG2
200609現在

GOES12
200304-201004

GOES10199807-200606

GOES11
200606201112

4k x 6 準RT 動画（ubuntuベース リニューアル），
4k PC演習室（CEReS 3F マルチメディア室)

2

NICT ひまわりリアルタイムWeb
https://himawari8.nict.go.jp/• Murata et al., 2018, ESI (高速画像タイル処理等）• Pavarangkoon et al., 2020, ESI (国際ネットワーク）• 第4回宇宙開発利用大賞国土交通省賞「先進情報通信技術によるリアルタイムひまわりデータ可視化アプリ」（NICT, 太陽放射コンソ，WNI)

3

4

Gridded data cited papers & 国際化

準リアルタイム 精密幾何補正処理 gridded process
http://www.cr.chiba-u.jp/databases/GEO/H8_9/FD/

Takenaka et al., 2020, RS, Algorithm
Yamamoto et al., 2020, RS, Validation

緯度経度直交座標系 griddeda data

Himawari スタンダード (HS)

千葉大
CEReS

ひまわり8号/第3世代静止気象衛星活用 (可視化)

ftp://hmwr127.cr.chiba-u.ac.jp/ で公開
GMS3*1198409198912

大気海洋変動観測研究セ

衛星, 植生研究，
Skynet ..

第24回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム（Slack および Zoom 開催：2022年2月17日）*1: 3hourly data only

東北大

水循環, CReSS, レーダ

NASA Ames 研究センターとのコラボ（Wang et al., 2020, RS), プロポーザル

Fluxnet地点での精度検証

Yamamoto et al., 2020, RS

高速 準RT
幾何補正

Takenaka etal., 2020, RS

Takenaka et al.,2020, RS
POC法で用いるランドマーク

ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/*現在 V01 (V20151105) と V02 (V20190123)の両方を処理，公開中
5

50

JSPS拠点形成
2022年度
採択課題（市井代表）
 採択内定!!
6

静止気象衛星以外のデータセット (2)気象データ，特に客観解析・再解析データ

静止気象衛星以外のデータセット(1) 極軌道衛星等の衛星データ

基本的に ftp://geoinfo.cr.chiba-u.ac.jp/ にありますが，データポリシー上出せないものもあります．共同利用研究を通じてご利用ください．

• NOAA/AVHRR (アンテナ受信データ等）：• ftp://avhrr.cr.chiba-u.ac.jp/ を漁ってください(実態はftp://geoinfo.cr.chiba-u.ac.jp/）• 気象庁提供客観解析・再解析データ• GPV/MSM (2006-現在）, JRA25 (1979-2014), JRA55 (19582015 [netCDF], 1958-現在 [grib])• ECMWF再解析群：• ERA40 (1957-2002), ERA-Interim (1979-2013), ERA5 (20062018)• NCEP_FNL (2000-2011), GAME再解析 (1998)• Terra, Aqua MODIS (JAXA アンテナ受信，全球プロダクト群 [市井先生が充実させています])• ftp://modis.cr.chiba-u.ac.jp/ を漁ってください• TRMM, GPM/DPR, A-Train, GSMaP等• ftp://geoinfo.cr.chiba-u.ac.jp/ にあります．

• 多くは ftp:///geoinfo.cr.chiba-u.ac.jp/ に集約させています．

• CEReS 公開データベース＋共用データ：

CEReS所有データを用いて共同研究を推進したい場合

年度データダウンロード1億5千万ファイル程度の利用実績（2015: 5,422万, 2016: 7,492万，2017: 8,638万，2018: 9,764万
2019: 1億7,276万，2020: 2億490万, 2021: 1億6,265万 [1月迄])共同利用研究の枠組みを最大限に使って活用してください．
まずは相談から「このデータもアーカイブして欲しい」といった要望も受け付けます．
卒論・修論・D論での利用，
投稿論文での利用等々は「研究成果報告」を！
皆様の入力が我々の活動，
すなわちコミュニティ支援につながります．

1. 使うデータをDL，またはHDDにコピーし，自前の環境で行う．
DB委員会にベアHDDありますので，CEReS 担
当教員を通じリクエスト

2. 処理データ量が膨大でムリ！

自前の計算機をCEReSに持ち込む．リモートで使う
CEReS担当教員，またはDB委員会の計算機を間借りする

担当教員，または樋口まで遠慮無くご相談
ください．

51

まとめ

リモートセンシングデータを活用した
地球環境予測研究の”可能性”

背景: 気候変動/災害予測‣ 社会的背景

房総半島台風2019‣ 気象・豪雨災害の激化‣ 世界的な大規模森林火災‣ 気候変動への対策要請‣  社会実装型研究の拡充

小槻峻司・入江仁士・市井和仁・服部克己
千葉大学・環境リモートセンシング研究センター‣ 内閣府・SIP, JST・未来社会など‣ リモートセンシングを活用した環境予測研究へ‣ 数値モデル‣ 深層学習・AI‣ データ同化‣ 数理モデル倒壊した鉄柱@市原市

チェルノブイリ
森林火災2020

パリ協定採択 (2015年)
 温室効果ガスを相互確認

環境リモートセンシングシンポジウム (2022年2月17日)

研究例①: 陸域モデルへ活用

研究例②: 衛星統合AI

静止衛星による陸面プロダクト・陸面データ統合システムなど独自の基盤
データ・モデルを開発し、研究成果を輩出していく。
静止衛星観測網による陸面データ構築
地上
訓練
データ

台風発見, 洪水予測, 非観測域補完など、衛星データから独自の付加価値を創出。
先端AI研究で地球観測衛星分野におけるAIデータサイエンスを推進。

陸面データ同化システム(協力者 入江・樋口・齋藤・楊)

地上観測-衛星観測の相乗効果

応用
環境変動
把握
モデル強化
・予測

入力
衛星
データ

地表面温度

葉面積指数

AIはどこを見ている？
(GradCAM)

ひまわり
静止衛星
画像分類

AIを使って現象の理解を深める（台風発生機構など）

衛星データの付加価値Up！
（防災情報）

例) 温室ガス収支
モニタリング

深層画像補完

光合成量

本質的特徴は
スパース！

基盤データセットとして公開

入力[Ichii et al. 2017][Yamamoto et al. submitted]

研究例③: 地震予測

台風を
当てたとき

台風と
誤認したとき非観測域を補完AI

衛星観測降水量AI
応
用

AI欠損補完AI降水量予測や数値モデル融合へ

重点課題: 豪雨災害予測

地震準備過程の理解および地震予測(地象天気)
実現への取り組み(国内外の機関と協働)

衛星Big Data解析(衛星から災害の種を検出)
Himawari-8・9

気象観測

JAXA・京大
名大・NICT

精密水蒸気観測(豪雨の鍵となる下層の独自観測)
防災科研・九大・ソウル大・NASAGPM DPR/GMI

独自の国際観測網を活用

全球降水観測成層圏
プラットフォーム
HAPS

アメダスレーダ

水循環変動観測

雨雲変動観測東大・新潟大・ケント大SOFTBANK・PASKO
航空機
WNIなど
CP-

SAR

数値気象予測(スパコン)

数理モデル

深層学習予測(GPU)

東大・理研・気象庁気象研・北大・京大応用できる？

森林火災

気象予測(衛星・独自観測で予測を実現化)

斜面崩壊

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人工衛星
Himawari-8/9
GOSAT,
GCOM,GPS、
SAR 等

無人機 Lid
ar

豪
雨

HS
C

ガス・
火山灰
火山活動

洪水 地すべり
地すべり

SKYN
複合災害地域

豪雨災害監視ET

WEB可視化・配信 (予測を活かし”先手を打つ”機動的監視)

まとめ

新しい地上RS観測網の活用‣ リモートセンシングを活かした地球環境予測研究へ‣ 現象： 降水, 陸域生態, 地震動, 洪水, 大気汚染, and more
‣ 方法： データ同化, 数値計算, AI&機械学習, 数理モデル‣ 共同研究公募への応募を是非ご検討願います‣ こんなデータがあるんだが、予測に使えないか？
‣ こんな現象を予測したいが、良い計測データは無いか？
‣ こんな問題があるんだが、良い数理/情報技術は無いか？

‣ CEReSとして学習教材も徐々に充実中

スキル・Python・QGIS・Google Earth Engine
発展・地球環境データ演習
・データ同化

低コストの受動型可視分光法による大気下層
水蒸気観測技術の線状降水帯研究への新展開

https://ceres.chiba-u.jp/edu-materials/

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プログラム‐３65昨年度の成果

いもち病による減収リスク評価手法の構築のため発生徴候の検出のためのドローンから空撮した
熱赤外画像の利用の可能性

低空ドローン空撮画像を用いた
水稲いもち病の発生個所の特定について検討した。

温度 (℃)

上空60mから牧 雅康（福島大学）
宮野法近（宮城県古川農業試験場）
佐々木次郎（宮城県古川農業試験場）
本間香貴（東北大学）
本郷千春（千葉大学）

n=83,364

罹患箇所

n=50,784

非罹患箇所

罹患・非罹患の間に有意差なし

目的上空5mから

ドローン低空空撮RGB画像によるいもち病
発生箇所の特定と作業効率化について検討する。

ある程度の大きさであれば顕著に温度差が現れる。
しかし、罹患規模が小さいと特定は困難。

撮影地点と罹患箇所使用した機器とデータ
機体：DJI Matrice 600
カメラ：DJI Zenmuse-XT2

 FOV：57.12°×42.44°（RGB）

病斑確認および空撮日：2020年7月6日
撮影高度：5m

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目視による罹患箇所の確認

画像一枚の撮影範囲

結果および問題点
 高度5m程度から撮影された画像から目視で罹患箇所の特定は可能
 特定箇所は目視のため客観的ではない
 大規模圃場で行う際は、作業者の負担が増加

深層学習による罹患箇所の自動抽出（作業の効率化）の可能性の検討

深層学習を用いた罹患箇所の自動抽出

3. 作成モデルを用いたいもち病罹患箇所の抽出

（検討中）

手順

1.アノテーション処理による教師データの作成

2. 深層学習（Yolov5）を用いたいもち病抽出モ
デルの作成

4. 抽出箇所の位置の特定と地図化

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まとめ
上空5mから撮影したRGB画像を用いて、いもち病
罹患箇所の検出の可能性について検討した。
目視による罹患箇所の特定が可能であった。
低空撮影RGB画像を用いた効率的な罹患箇所の特定のために、深層学習による自動抽出の可能性の検討を始めた。
既存の学習モデル（Yolov5）を用いた自動化の可能性が確認できた。

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69

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農業経営を取り巻くリスクと農家の政策反応について

Risks surrounding agricultural management and policy attitudes*李想、鈴木宜弘、市井和仁
Background and purpose

The success of farm management relies heavily on climatic and socioeconomic conditions. However,many existing studies overlooked these influences on farmers' decision making. This study examinedenvironmental and socioeconomic changes these years, analyzed the risks affecting farmer’s feed riceproduction decision-making and farmers’ attitudes toward rice policy.

Methods:

After examining environmental and socioeconomic changes these years, we collected a total of 128 complete
responses from the two regions (the Kanto and the Tohoku) to analyse the risk perception differences in theseregions. χ2 tests were performed to examine the risk perception differences between experienced group andnon-experienced group. Policy attitudes toward feed rice subsidy were also estimated.
9,500

8,000

9,000

6,000

8,500

4,000

8,000

2,000

7,500

0

16000

Hired Number of actual
management bodies(number)

10,000

2000
2003
2006
2009
2012
2015
2018

10,000Rice
production/consump
tion…

Results:

14000

Kanto

12000
10000
8000

Tohoku

6000
4000
2000
0

Year

2005

2010

Year

2015

Total
number/Percentages

Case1: Number of days with Case2 :Decreasing rice demand
Case3 :Increased demand for labor hire
daily rainfall greater than 100 (Data: E-stats)(Data: Agriculture and Forestry Census)
mm (Data: Japan
Table 1. Risk perception differences and satisfaction inmeteorological agency 2021)
the two regions
41
42
37
45
(59.7%) (66.1%) (67.7%)4035
25
30 (40.3%)
25
20
15
10
5
0

Fig 4. Risk perception

Discussion and conclusion:

Policy satisfaction(experienced)

Policy satisfaction(non-experienced)

36%

9%

Weather disasters and labour hire have increased over the years, but the traditional rice demand has decreased.
Despite more than 90% of farmers knew the feed rice policy, only 36% of farmers (with experiences to produce
feed rice) and 9% (without such experiences) were satisfied with the current policy. We also found that farmers
perceived labour force, revenue stability, policy and environmental change to be important risk factors. Among thesevariables, environmental change is the most selected risk factor. Interestingly, more farmers in the non-experienced
group considered climate change to be significant risk to agriculture than experienced group in the Kanto region.

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プログラム研究

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研究会

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一般研究

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太陽光誘起蛍光(Solar Induced Fluorescence,SIF)
O2

植物群落の太陽光誘起蛍光による光合成測定

CO2

太陽誘起光
SIF

Rubisco〇 増田 健二（静岡大）クロロフィルを誘起する太陽光
が適切光の下では光合成反応を行い, Chla 蛍光が放出され,SIF
として観測される。

第24回環境リモートセンシングシンポジウム（千葉大学CEReS）
2月17日(木) 11:15－11:30

クロロフィル蛍光(LED)O2

余剰エネルギーの蛍光PSⅠ クロロフィル
PSⅡ
光合成

クロロフィルa 含有量
Leaf

光合成に使用されない余剰エネルギーのほとんどは熱として放散される。ごく一部が蛍光という形で放出さ
れる。

2

F740
F685

Fiber
(Spectrometer)
Lens

LED(cyan filter+hot mirror)
620nmより長波長側をカットした光で誘起す る と 緑 葉 (①, ②, ③)は 685nm と740nm にピークがあり，黄色(④)と赤色(⑤)の葉は740nmのピークが小さくなる。
2つのピーク波長の強度比F740/F685 から、ク
ロロフィル(Chl)の含有量を推定する。
F685(684.5-685.4nm), F740(739.5-740.4nm)

LED光(破線)をシアンフィルター（600nm～
740nmｶｯﾄ）とホットミラー(675nm～ｶｯﾄ)を透過させて、620nmより長波長側をカットした
光(赤線)で誘起すると740nmにピークのある
Chla蛍光(緑線)が検出できる。
3

Chla蛍光の含有量とF740のピーク強度値
SPAD値の比較

赤＜黄＜黄緑＜緑＜濃い緑の順でSPAD値が大きくなる。SPAD値が同じくらいの値に偏らないように40枚の葉を選んで測定する。Chl含有量（F740/F685）とSPAD値(▲)がよい相関を示した。 Chl含有量(F740/F685)とF740のピーク値()も相関関係がみられる。 F740のピーク値から光合成活性の判断が可能である。

4

ダイズの品種別の蛍光強度の測定( 京都大学農学研究科附属農場 2016.9.2)

QE65Pro Spectrometer
wavelength range
500 – 880 nm; SN 1000:1580

列ごとに異なった品種のダイズが植えられている。5列目と21列目に白板を設置する。天体望遠鏡
を水平移動させて、白板とダイズの樹冠部分を列順に(赤○枠)6
分光スペクトル計測する。

分光スペクトルスケーリング法(a)(b)蛍光強度値は(点線枠)
F750(749.5nm-750.4nm) の0.1nm間隔の合計値。SIF
量は、蛍光強度のある波
長 領 域 (730nm- 815nm)の蛍光強度の(1nm)合計値。

(b)620nm よ り 長 波 長 側 をカットした(LED)光で誘起するとクロロフィルの吸収の影響を受けな
い 740nm に ピ ー ク の ある純粋なChla蛍光(破線)が 検 出 で き る 。 WB ス
ケーリングの差分から取得した蛍光が赤線です。クロロフィルの吸収の 影響 を受 け るた め、
ピ ー ク 波 長 は 750nm 辺
り と な り 、 730nm 辺 り
で差分としての蛍光強度はマイナスになる。 7(c)LED(a)青線の白板の反射スペクトルにダイズの反射率を掛けて蛍光強度のない815nmより長波長側（破線枠）をフィッティングしてスケーリングしたのが点線。赤線はダイズの赤外反射光＋蛍光の重畳スペクトルであり、赤線から点線を差し引くことによって(b)のSIFスペクトルが検出できる。

(a)(a) F750(b)(a) PARが560 µmolm-2s-1位まで、F750にピークのあるChla
蛍光(緑線・破線)が検出される。クロロフィルの吸収の影響を受け、ピーク波長は750nm辺りとなる。8列目(青線)は、PARが754µmolm-2s-1では光合成反応が低下する。
(b) SIF(緑線)とLEDより暗室で取得したChla蛍光(黒線)と比較する。Chla蛍光(黒線) を見ると、ピーク値は750nm辺りであり、800nmより長波長側では蛍光強度が検出されない。
SIF(緑線)からChla蛍光(黒線)を差し引くと、(c)の光合成に使用されず放出される余剰エネルギーの蛍光が検出される。

F750

(c)

8

SIF強度とPAM（ETR）(b)

Spectrometer
Fiber adapter

サカキ
Sacred Shinto

Whiteboard
18m

FilterminiPAM列（No.)ごとのダイズのChla蛍光のF750Peak (●)とPAR (破線)を比較した。PARが550µmolm-2s-1
辺りまでは、PARの上昇に伴ってF750PeakのSIF強度値も大きくなっていく。700µmolm-2s-1 を超えるとSIF強度値は小さくなり、光合成反応が低下していく。列（No.)ごとに異なった(WALZ
MINI-PAMⅡ） Green leaf

SIFとETRの比較

CCD camera（BITRAN BU51LN）

PAR measurement（Spectrum 3415FXSE）

品種のダイズが植えられており、550µmolm-2s-1 辺りのSIF強度値の違いは、光合成活性に伴うものと考えられる。

Red leaf

パルス変調法 (Pulse amplitude modulation, PAM)
電子伝達速度(Electron Transport Rate, ETR)

910

森林でのコナラの蛍光強度と光合成の日変化の測定(c) SIF－ETR

森林総研・京都山城観測地 2015. 9.12(a) SIF(b) ΦⅡ
電子伝達の量子収率
Φ Ⅱ=(Fm－F) / Fm

Fm 最大の蛍光量
F 適切光での蛍光量

葉の吸収係数:0.84
電子伝達速度（ETR）
ETR= ΦⅡ×PAR×0.84 ×0.5 光化学系分配率:0.5 11

12

81

(a)

まとめ

(c)

➢ 室内において、LED光(cyan filter+hot mirror透過光)を用いたクロロフィルa （Chla）
蛍光の測定を行いました。太陽強度が適切な範囲にある場合には、光合成反応に伴ってクロロフィルa（Chla）蛍光が放出され、SIFとして観測される。
➢ Chla蛍光の2つのピーク波長の強度比F740/F685からChl含有量を推定する。
Chl含有量（F740/F685）とF740のピーク値には相関関係がみられることから(b)

光合成活性の判断が可能となった。

(d)➢ PAMによる光合成の電子伝達速度（ETR）と同様にSIF強度からもPARの上昇に伴う
光飽和曲線が得られ、光合成活性を判断する手法となった。
➢日中の強光条件下では光合成に使われるエネルギー割合（光合成収率）が低下し、余剰エネルギーとして放出されるSIF強度と蒸散速度はほぼ直線的に増加する。
14

13

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Introduction
電離圏： 地球上層部にある大気が電離しプラズマ状態になっている領域。
電子密度が極大となる高度が複数存在し、𝐷層,𝐸層,𝐹1 層, 𝐹2 層に分けられる。上空からの磁気圏からの影響や，下層大気からの大気波動などによって擾乱が発生する。

P-15

HFドップラー・TEC観測による
H-IIA25号打ち上げに伴う電離圏擾乱の解析

電離圏の電子密度分布
紫外線

F2 領域

e-

高度

中田裕之1, 山﨑淳平1, 細川敬祐2, 大矢浩代1,
鷹野敏明1, 津川卓也3, 西岡未知3
1千葉大学大学院工学研究院

500 km2電気通信大学

210 km3情報通信研究機構

130 km

e-

F2領域

F１ 領域

F1領域

e- D 領域

E領域
D領域

E 領域

90 km
60 km

第24回 環境リモートセンシングシンポジウム

X線

2022/2/17 オンライン

Introduction

Event and Observation method

1960年代からロケットの排気煙や超音速などによって大気波動(音波)が励起され、電離圏変動を起こすことが知られている。その変動は二つのパターンに分けられることが観測されている(Noble., 1990; Bowling
et al., 2013; Lin et al., 2014)。

Event

First wave••••

Launch Time(UT)
2014年10月7日 05:16:00 (UT)

Launch site

Payload

種子島宇宙センター ひまわり8号

HFドップラー観測ロケットの排気煙などの衝撃波による。
水平伝搬速度は約800~1200 m/s である。
周期は数十秒～10分程度。
主にロケットの軌道周辺で見られ長距離伝搬しない。

Delay wave
•
•
•
•

Event
H-IIAロケット25号

水平伝搬速度は約700~900 m/s である。
周期は2～4分程度。
軌道から離れた位置で現れ、500 kmを超え伝搬する。
発生した音波が地面で反射などして伝搬したものにより発生すると考えられている。

•

送信周波数と受信周波数の差(ドップラーシフト)を観測•

送信周波数：5.006 MHz (高度約160～170 km)：8.006 MHz (高度約190～200 km)（電気通信大学 宇宙・電磁環境センターより提供）

具体的なメカニズムはまだ解明されていない
送信点： 𝑓 Hz

本研究の目的

反射点

受信点： 𝑓 + Δ𝑓 Hz
Δ𝑓 ： ドップラーシフト

Event and Observation method

HF Doppler observation

GPS衛星から周波数の異なる2周波を送信し遅延差から全電子数 (Total Electron Content : TEC)を算出•

国土地理院のGPS連続観測システム(GPS Earth Observation Network : GEONET)により導出されたTEC
データ•

日本全国約1200点の受信点、衛星仰角30°以上の30秒値データを使用

Packet 1

5.006 MHzGPS-TEC観測•

電離圏
ドップラー効果

ロケット打ち上げに伴う電離圏の変動について、メカニズムや音波(インフラサウンド)の伝搬に
Lin et al., 2014 Figure1, Figure4より引用
ついて解析し解明する。

Packet 2

Sugadaira

本研究ではVTEC = STEC sin 𝜙

8.006 MHzに変換したTEC値を使用している。
電子密度が最大となる高度は約300 km→TEC変動の影響を受けやすい

Sugadaira•

打ち上げから約35~40分後に、各観測点でドップラーシフトに変動が現れる。

•

変動の周期は約5~10 mHz(100~200 s)であり、強度が強い
周期が二つ存在する。
→変動が二つに分けられると考えられる。
05:50～06:06(UT) : packet 1
06:06～06:20(UT) : packet 2•

変動開始時間は高高度(8.006 MHz)の方が低高度(5.006
MHz)よりも早い。

観測高度は約300 kmとする

89

Direction of propagation

Direction of propagation

ドップラーシフトの高度別の変動
観測点間の遅延差と観測点の方位角を用いて、Table : 8.006 MHzと5.006 MHzの変動時間差

packetSugadairaKakioka

packet 1

24 s

24 s

24 s

packet 2

5s

6s

9s

𝑉SK : SKへの速度
𝑉SO : SOへの速度
𝑉W : 音波の速度
𝜙SO : SからOの方位角
𝜙S𝐾 : SからKの方位角
𝜙W : 音波の方位角
SOの距離と算出できる。ただし、方位角は北を0°とする。 𝑑𝑑SO :: SKの距離
SK
𝑉SO = 𝑑SO /𝑡SO
𝑉SK = 𝑑SK /𝑡SK

Oarai

•

packet 1では音波は高高度から低高度へ伝搬•

packet 2では地面に対し水平に伝搬

tan 𝜙W = −変動の伝搬方向

𝑉SO cos 𝜙SO − 𝑉SK cos 𝜙SK
𝑉SO sin 𝜙SO − 𝑉SK sin 𝜙SK

packet 1

異なる観測点で変動の遅延差から変動の伝搬方向を算出

Azimuth[°]packetKakiokaOarai

packet 1(Sugadaira)

20 s

37 s

packet 2(Sugadaira)

50 s

71 s

19.7

packet 2

Table : 各パケットの観測点間での遅延差(菅平の方が早い)

Azimuth[°]35.5
packet 2
packet 1•

パケット毎に伝搬してくる位置が異なる•

パケット1は高高度から、パケット2は低高度から伝搬してきている

GPS-TEC observation

GPS-TEC observation

GPS-TEC観測でもH-IIAロケットによる変動が伝搬していることが確認できる。

ケオグラムから各パケットの緯度・経度方向の速度を算出

123 km

E-W

N-S

E-W

N-S

170 km

各パケットの伝搬方向••-First wave
05:30:00 UTごろから発生し、北東方向に伝搬。
主にTEC変動値がマイナス。

packet 1はTEC変動値データから算出
packet 2はTEC変動値データにFFT処理したデータから算出
packetpacket 1

packet 2

GPS-TEC

18.2°

36.4°

HF Doppler-Delay wave (packet 1)
05:50:00 UTごろに発生し、北東方向に伝搬。
プラス・マイナス両方の変動値を持っており、複数の波面構造から成る。

19.7°

35.5°

両方のパケットの伝搬方向はHFドップ
ラー観測の結果とほぼ一致する結果となった。

packet 2

packet 2-Delay wave (packet 2)
06:00:00 UTごろに見られ、北東方向に伝搬。明確な波面構造は見えない。

Ray tracing

Ray tracing
packet 1 (05:50～06:00 UT)

Ray tracing•••

ロケットの軌道のある位置を原点として、各観測点への音波の伝搬経路と伝搬時間を算出推定したソース源からray tracingを行い伝搬パスを算出
今回は、Los Alamos National Laboratoryが公開しているコード(GeoAc)を用いる

各パスの到達時間から、伝搬パスはpath B
or B’である(同じ観測高度では、B’の方がBよ
りも到達時間が約30秒ほど早い)。

path A : ソース源から直接到達
path B : 音波が地面で一回反射し、下から到達
path B’ : 音波が地面で一回反射し、上から到達
path C : 音波が地面で二回反射し到達

Sugadairapath B’での高度別時間差
packet 1

SugadairaKakiokaobserved

24 s

24 s

Oarai
24 s

ray tracing

26 s

23 s

25 s
Sugadaira•

観測値とray tracingでの、遅延差はどの観測所でも一致する結果となった。

•

高高度の変動の方が低高度のものよりも早い packet 1は音波がpath B’の伝搬経路で、到達したものにより発生した。

菅平の5.006MHz 観測点に到達したray path。到達したray path のみプロットしている。

各パケットのソース源からray tracingを行い到達時間から伝搬パスを決定する。

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Ray tracing

Conclusion

packet 2 (06:00～06:20 UT)
各パスの到達時間から、伝搬パスはpath Cである。音波もほぼ地面に平行で到達。

Sugadaira• HFドップラー観測とGPS-TEC観測を用いて、H-IIAロケット25号打ち上げ時の電離圏を観測し、打ち上げから約35~40分後に日本上空で変動が確認された。

path Cの伝搬パスで低高度(5.006 MHz)の観測点に到達するものはあったが、高高度(8.006 MHz)到達するものはなかった。
→GPS-TECでは見えているので音波(Infrasound)は伝搬している••

ray tracingを行う際に大気のパラメーター
や中性風を、高度方向は変化させているが水平には一様である• 得られた変動はpacket 1とpacket 2の二つに分けることができ、周波数の変動強度
や伝搬方向などがそれぞれ異なる。
Sugadaira• packet 1では音波は地面で1回反射後に高高度から低高度へ伝搬、packet 2では音波は海面で2回反射後に地面に対し水平に伝搬していることが観測できて、raytracingから得られる結果から確認した。

地面や海面で反射する際に、鏡面反射と仮定し算出しているパラメーターが二次元的に変化していない事
や、鏡面反射以外を考慮していなかったので到達するpathはでてこなかったと考えられる。

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第24回 環境リモートセンシングシンポジウム 口頭発表プログラム
The 24th Environmental Remote Sensing Symposium (Oral Program)Feb 17, 2022 (Online Slack/Zoom)

V2.0 (Final) (Feb 15, 2022)

開会
開会の挨拶

服部克巳（千葉大CEReS センター長）

セッション1
1 09:35-09:50

防災・災害

司会：楊 偉Emergency response of the August 2021 Japan Floods using SAR intensity images* Wen Liu(Chiba Univ), Yoshihisa Maruyama,
FumioYamazaki, Naoto Ohbo

2 09:50-10:05

原子力発電所の函体内蔵型海岸堤防の国内適地選定と断面形の検討― 津波防波堤に関する確率論的設計から決定論的設計への改善による安全化―＊金子 大二郎（(株) 遥感環境モニター）

3 10:05-10:20＊Hepi Hapsari Handayani (Sepuluh Nopember
Institute of Technology), Wen Liu, Rossita Yuli
Ratnaningsih, Mahendra Andiek Maulana
河川計画への活用に向けた水文モデル実験＊渡部哲史(京都大), 小槻峻司
イオノゾンデ観測による地震に先行する電離圏電子数変動の検証～ 空をみて地震の予測が ＊服部克巳（千葉大）, 三石隼人, 吉野千恵, 宋鋭, 劉
可能か？～
正彦
Reoccurrenceof transient effects in the atmosphere and ionosphere preceding large* D. Ouzounov (Chapman Univ.), K. Hattori, M.
events. Casestudy for 2015 M7.8 and M7.3 Gorkha–Nepalearthquakes
Kafatos

09:30-09:35

4 10:20-10:35
5 10:35-10:50
6 10:50-11:05

セッション2
7 11:15-11:30
8 11:30-11:45
9 11:45-12:00

Urban Flood Model based on Hydrodynamic Model in 3D City: a Study Case of
Surabaya City

植生
森林内を飛行ドローンの開発と森林内空隙分布の把握
植物群落の太陽光誘起蛍光による光合成測定
低空ドローン空撮画像を用いた水稲いもち病の発生個所の特定

司会：本郷千春* 加藤 顕(千葉大), 青柳寛太郎, 小玉哲大
* 増田健二(静岡大)* 牧雅康(福島大), 宮野法近, 佐々木次郎, 本間香貴,
本郷千春

ポスターセッション
13:00-14:20

セッション310 14:30-14:45
11 14:45-15:00
12 15:00-15:15
13 15:15-15:30

セッション414 15:45-16:00
15 16:00-16:15

形式は、通常のポスター形式/スライド形式のどちらでも構いません
13:00-13:30 コアタイム P01-P16 (Coretime for P01-P16)
13:30-14:00 コアタイム P17-P32 (Coretime for P17-P32)

別紙ポスタープログラム参照

計測手法

司会：入江仁士Investigation of soil-vegetation productivity for agricultural land of central Java,
Indonesia using optical constellation and SAR satellite data
赤外吸収を用いたガス可視化技術の開発

D. Ichikawa, * T. Nopphawan (Yamaguchi Univ.)* 染川智弘(レーザー技術総合研究所), 椎名達雄, 久世宏明
宇宙からのリモートセンシングによる地球惑星大気環境の研究* 野口克行(奈良女子大), 入江仁士
Detection and characterization of hedgerow network using high resolution SAR data: A * Saeid Gharechelou (Shahrood University of
preliminary result
Technology), Kazuhito Ichii, Kotaro Iizuka
静止衛星・地球環境
静止気象衛星高頻度観測を用いた雲・降水特性の推定
Comparison of Himawari-8 NDVI with MODIS for Tropical Vegetation Phenology
Analysis Over Malaysian Borneo

16 16:15-16:30
17 16:30-16:45

ひまわり8号Dust RGBとライダーを用いた黄砂ホットスポットの研究
気候モデル数値実験結果による衛星プロダクト導出アルゴリズムの検証―全球バイオマス量変動監視・解析に向けて（その３）―セッション518 17:00-17:10
19 17:10-17:20
20 17:20-17:30
17:30-17:35

CEReSの次期計画・次年度の公募について
Airborne Circularly Polarized Synthetic Aperture Radar : Call for Collaboration
千葉大CEReSにおける静止気象衛星データアーカイブの現状と利用
リモートセンシングデータを活用した地球環境予測研究の可能性
次年度の公募について
閉会
閉会の挨拶

司会：齋藤尚子* 濱田 篤(富山大)* Tomoaki Miura (Univ of Hawaii and JAMSTEC),
Shin Nagai, Kazuhito Ichii* 甲斐憲次(名古屋大), 神慶孝, 河合慶, 椎名達雄
* 馬淵和雄, 本多嘉明, 梶原康司

司会：市井和仁* ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ(千葉大)* 樋口篤志(千葉大)* 小槻峻司(千葉大)
市井和仁(千葉大)
司会：市井和仁近藤昭彦（CEReS副センター長）

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第24回 環境リモートセンシングシンポジウム ポスター発表プログラム
The 24th Environmental Remote Sensing Symposium (Poster Program)Feb 17, 2022 (Online Slack/Zoom)
番号

題目
次世代型静止気象衛星からの地表面温度推定アルゴリズム開発

V2.0 (Final) (Feb 15, 2022)
発表者* 森山雅雄(長崎大)* 濱 侃(千葉大), 松本 祐太郎, 松岡 延浩* 望月天斗(千葉大), 小室信喜
* 市井和仁(千葉大), 岩田拓記, 植山雅仁
* 若林 裕之(日本大), 塚本 晋也* 田中 雄大(千葉大), 青山 拓未, 難波 一輝,
Josaphat Tetuko Sri Sumantyo Sumantyo

P-01
P-02
P-03
P-04
P-05
P-06

Sentinel-1データを用いた市街地および水田域における浸水被害の後方散乱特性解析
HLS と IP コアによるCP-SAR 画像処理FPGA回路の比較

P-07

ドローンデータを用いた水稲いもち病の把握

宮野法近(宮城県古川農業試験場), * 本郷千春 (千葉大), 古谷野健, 高城拓未

P-08
P-09

2021年西宮林野火災を対象とした焼損域の広域調査
地上光学観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究

峠嘉哉(東北大), Ke Shi, * 加藤顕
久慈 誠(奈良女子大), 岡村 友恵, * 山田 奈直, 中川
真友, 高田 真奈, 神谷 美里,

大気汚染常時監視局測定値の準リアルタイム公開* 早崎 将光(日本自動車研究所)* 李想(千葉大), 鈴木宜弘, 市井和仁

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P-22
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LiDARを用いた個葉の含水率推定
IoTネットワークを用いた局所的環境モニタリングシステムの開発
陸域フラックス合同研究会の歩み～大学間学生交流を通して～

農業経営を取り巻くリスクと農家の政策反応について
Risks surrounding agricultural management and policy attitudes
上部対流圏のメタン変動について
Marsローバ用LEDライダーの高感度化と検証実験
AI技術を用いた観光支援を目的とする観測データの応用について
HFドップラー・TEC観測によるH-IIA25号打ち上げに伴う電離圏擾乱の解析
森林内部における3次元構造評価のためのUAV-Lidarによる点群取得手法の検討
ひまわり8/9号の陸域利用に関する研究会
衛星搭載降水レーダにより明らかとなった沿岸降水の日変化に対する風速の影響
Erosion prediction based on USLE method using remote sensing data and GIS
in Telagawaja watershed Denpasar Bali ,Indonesia* 江口菜穂(九州大), 齋藤尚子, 丹羽洋介
* 千秋 博紀(千葉工大), 椎名達雄
* 漆原 和輝(香川高専), 宮﨑 貴大* 中田裕之(千葉大), 山﨑淳平, 細川敬祐, 大矢浩代,
鷹野敏明, 津川卓也, 西岡未知,* 早川裕弌(北海道大), 加藤 顕, 堀田紀文
* 松岡真如(三重大), 市井和仁
* 青木 俊輔(京都大), 重 尚一
* Takahiro Osawa (ウダヤナ大学), Abd. Rahman
As-syakur

CP-SAR検証用UAV搭載小型統合センサシステムの開発研究/ カメラ部の小型化
Maximum heat index in a tropical urban area of Jakarta* 大前宏和((株) センテンシア), 三宅俊子, ヨサファット* Fitria Nucifera(Universitias AMIKOM
Yogyakarta), Widiyana Riasasi , Sola Tri Astuti,
Kazuhito Ichii
成長関数を用いた LAI 変動特徴のパラメータ化およびUAV リモートセンシングによる推定方 * 山本修平(東北大), 本間香貴, 牧雅康, 本郷千春
法の検討
Falconieri A., *Genzano N.(University of
Monitoring the 2021 Fukutoku-Oka-no-Ba volcano eruption by means HIMAWARI8/AHI observations
Basilicata), Hattori K., Marchese F., Pergola N.,
Tramutoli V.
ドローンと機械学習を用いた台風後の建物被害同定* 徐 鏡淋(千葉大), 高橋 徹
夜間雲量観測用カメラを全国主要拠点に配備* ラゴロサスノフェル(千葉大), シャフカイテイアリフ, 椎名達雄, 久世宏明

P-26
P-27

大気境界層におけるエアロゾル計測用多波長LED ライダーの開発
電離圏擾乱時に適用可能な電離圏トモグラフィーの開発とその応用～
2019年台風15号(Faxai)および2011年東北地方太平洋沖地震と津波によって発生した電離圏擾乱の解析～* シャフケティ アリフ(千葉大)宋鋭, * 服部克巳(千葉大), 張学民, 劉正彦

P-28

Traveling Ionospheric Disturbances in the GNSS TEC Triggered by the Tonga Volcano
Eruption on 15 January 2022

Jann-Yenq (Tiger) Liu, Chi-Yen Lin, Tien-Chi Liu,
* Katsumi Hattori, Yuh-Ing Chen

P-29

シミュレーションモデルとリモートセンシングを用いた作物生産量推定法の検討
第5報 水稲のいもち病害評価
切断近似による偏光放射伝達の効率的計算法の開発* 芮秋治(東北大), 孫珉宇, 鈴木遥, 叶戎玲, 宮野法近, 牧雅康, 本郷千春, 本間香貴

P-30
P-31
P-32

MODISを用いた火山溶岩噴出活動の監視・予測手法の検討:~2011年および2018年新燃岳火山活動を例に~
Peculiar COVID-19 effects in the Greater Tokyo Area revealed by spatiotemporalvariabilities of tropospheric gases and light-absorbing aerosols

116* 桃井裕広(千葉大), 入江仁士, 中島映至, 関口美保
*北出明嗣(千葉大), 金子柊, 吉野千恵, 服部克巳
* Damiani A. (Chiba Univ.), H .Irie, D. Belikov, S.
Kaizuka, S.H. Hoque, R.R. Cordero

第 24 回 CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム
資料集
編集 千葉大学環境リモートセンシング研究センター
共同利用研究推進委員会〒263-8522 千葉市稲毛区弥生町 1-33
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター
電話 043-290-3832 FAX 043-290-3857
URL https://ceres.chiba-u.jp/
印刷(株)ハシダテ