第 22 回 CEReS
環境リモートセンシングシンポジウム
資料集
Proceedings of the 22nd Symposium on
Remote Sensing for Environment

2020 年 2 月 20 日
千葉大学けやき会館
千葉大学環境リモートセンシング研究センター
Center for Environmental Remote Sensing(CEReS)
Chiba University

第 22 回環境リモートセンシングシンポジウム資料集（2019 年度 CEReS 共同利用研究発表会資料集）
目次【プログラム‐1】
多時期衛星画像を用いた森林火災傾向分析 ······················· 2
加藤 顕(千葉大学),渡辺 学, 若林裕之, 早川裕弌, 堀田紀文, J.T.S. Sumantyo
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 ·········· 5－全球バイオマス量変動監視・解析に向けて－
馬淵和雄, 本多嘉明, 梶原康司
レーザーを用いたセンサーネットワークのための光軸追尾システムの開発 ········· 8
香川直己（福山大学）, 新木智博, 椎名達雄
航空機蛍光ライダーによる植生調査の可能性 ······················ 9
齊藤保典（信州大学）, 宇都宮成弥, 椎名達雄
無線センサネットワークを用いた環境情報収集システムの開発 ··············10
小室信喜（千葉大学）, 山岡卓矢
LED ミニライダーによる狭隅角波浪観測 ························11
椎名達雄（千葉大学）
ドローンを用いたオホーツク海沿岸の濁度、クロロフィル a 濃度の推定 ··········12
朝隈康司（東京農業大学）
極域・温室効果分子濃度の長光路吸収センサーの開発 ―富士山での観測― ········13
小林喬郎（福井大学）, 椎名達雄, 久世宏明, 矢吹正教, 三浦和彦
Remote Monitoring of River Water Pollution Using Multiple Sensor System of WSNs and IoT ···16
Evizal Abdul Kadir (Islamic University of Riau)
Sentinel-1 SAR データを用いたインドネシア稲作地の洪水領域検出 ············17
若林裕之（日本大学）, 北神貴久, 本郷千春
衛星 SAR 画像を用いた 2019 年台風 19 号による河川氾濫範囲の把握 ···········18
劉ウェン(千葉大学), 藤井希帆, 丸山喜久, 山崎文雄
Automatic Landslide Mapping Using Peak Ground Velocity and Sentinel-1 Imagery: The case of the 2018 Hokkaido Eastern Iburi Earthquake ·················21
Luis Moya (Tohoku Univ.), W. Liu, F. Yamazaki, S. Koshimura, E. Mas
中国地震電磁気衛星で観測された地震に関連する電離圏電子数異常 ············24
服部克巳（千葉大学）, 宋鋭, 張学民, 劉正彦
ハイパー分光センサと小型分光器の比較計測 ······················29
大前宏和（(株)センテンシア）,三宅俊子, ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ

Multi-sensor Web for earthquake early detection. Experimental results for the most recent major
events : 2018 Mw 7.5 Sulawesi, Indonesia and 2019 M7.1 in Ridgecrest, California, USA ····30
Dimitar Ouzounov (Chapman Univ), Sergey Pulinets, Jann-Yenq Liu, Katsumi Hattori
Ionospheric Tsunami Early Warning System ·······················31
Jann-Yenq Liu (National Central Univ.), Chi-Yen Lin, Katsumi Hattori【プログラム‐2】
スーパー台風と最大規模地震に対する河川氾濫・高潮・津波を想定した函体内蔵型多目的堤防の構造要件と適用計画－東京圏の防災整備計画への応用－ ·························34
金子大二郎 ((株) 遥感環境モニター)
Public interest in air quality and its impact varies with baseline exposure:
Google Trends and Remote Sensing based analysis ····················37
Prakhar Misra (Univ. Tokyo), Wataru Takeuchi
千葉大学 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···········43
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)
Relationship between surface dry conditions, snow cover, and carbon dioxide emission from forest firein Far East Russia ·································45
Haemi Park (Univ. of Tokyo), Wataru Takeuchi
全球衛星観測降水データを用いた天気予報システムの高度化 ···············48
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)
Sentinel1 の時系列データを用いた水田面積の推定 ····················52
中園悦子（東京大学）, 竹内 渉
Land Cover Dynamics and Human-Elephant Conflict Hotspot in Forest-Agriculture Mosaic of Eastern
Thailand ······································53
Nuntikorn Kitratporn（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Remote Sensing and Model-Based Methane Emission Estimation from Paddy Rice Field over Bangladesh·········································54
Md Rahedul Islam（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Mangrove forest changes detection and biocapacity estimation from 1985 to 2018 in China ···55
Zheng Yuhan（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Analysis of Aerosol Optical Depth Variations in Colombo, Sri Lanka Using MODIS Datasets ···56
Lilangi Varunika Wijesinghe（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
大気輸送モデル NICAM-TM による一酸化炭素シミュレーション ··············57
丹羽洋介（国立環境研究所）

福岡都市圏における二酸化窒素 (NO2) の時空間変動～多地点 MAX-DOAS とドップラーライダーの複合的解析～ ···············58
植木洸亘, 高島久洋, Martina M. Friedrich, 入江仁士
上部対流圏のメタンの変動について ··························59
江口菜穂（九州大学）, 齋藤尚子, 丹羽洋介
Emission inventories for key sectors in Ho Chi Minh city, Vietnam ·············60
Nguyen Thi Quynh Trang（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
30 Years National Scale Seagrass Mapping in Vietnam with Landsat and Sentinel Imagery on Google
Earth Engine ····································61
Xuan Truong Trinh（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Groundwater Storage Changes in Xilingol, China Estimated from GRACE Observations ·····62
Yaru Muschin（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Regrowth and LUC-Emission: traps behind the plausible consistency in net CO2 flux in TRENDY-v8
models·······································63
孫 仲益（北海道大学）, 近藤 雅征, 市井 和仁, 加藤 知道
ボクセルモデルを用いた BRDF シミュレーションに必要な空間分解能についての検討 ····64
藤原 匠（東京大学）, 竹内 渉
補助金が農家の行動心理に与える影響の分析 ······················65
李 想(千葉大学), 鈴木宣弘, 市井和仁
ひまわり 8 号高頻度観測から同定した熱帯海洋上の雲システムの日周期 ··········68
濱田 篤 (富山大学), 内木詩歩, 安永数明
Monitoring earthquake and volcano phenomena through HIMAWARI-8/AHI observations ····71
Genzano Nicola (Univ. of Basilicata), Colonna R. , Falconieri A. ,Filizzola C. , Hattori K. , Lisi M. ,Marchese F. , Pergola N. , Tramutoli V.
次世代静止気象衛星からの地表面温度推定アルゴリズム開発（その 2） ··········72
森山雅雄（長崎大学)【プログラム‐3】
衛星リモートセンシングによる植物フェノロジーのモニタリング ·············76
楊 偉 (千葉大学)
低コストドローンによる浅礫層分布の推定 ·······················82
横堀 潤（(株)スゴージャ）, 丹羽勝久, 本郷千春
地上センサおよび UAV を用いた NDVI 同時観測の比較分析 ················83
田中 圭（日本地図センター）, 濱 侃, 近藤昭彦

リモ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 3 報 仙台市沿岸部農家圃場におけるダイズ生産量の圃場内変動評価 ··········84
山本修平（東北大学）, 橋本直之, 本間香貴, 牧雅康, 本郷千春
Spatial Distribution of Urban Heat Island In Denpasar, Bali Based On Remote Sensing Imagery ··85
Takahiro Osawa（ウダヤナ大学）, Abd. Rahman As-syakur
UAV リモートセンシングおよび気象観測を用いた玄米のタンパク含有率に対する温暖化の影響評
価 ········································86
濱 侃（横浜国立大学）, 田中 圭, 望月 篤, 鶴岡康夫, 近藤昭彦

【プログラム研究

研究会】

研究会報告：ひまわり 8/9 号の陸域利用に関する研究会 ·················88
松岡真如（高知大学）, 市井和仁

【一般研究】
リモートセンシングによる広域の植物蛍光強度分布画像取得の提案 ············90
増田健二 (静岡大学), 眞子直弘, 久世宏明
火星着陸探査 LIDAR の屋外性能試験 ·························93
千秋博紀（千葉工業大学）, 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
レーザー誘起ブレークダウン分光法を用いた大気中エアロゾルのリモート成分分析手法の開発 94
染川智弘（公益財団法人レーザー技術総合研究所）
光学的厚さと地表面反射率の同時推定法とその課題 ···················95
飯倉善和（弘前大学）, 久世宏明, 市井和仁, 眞子直弘, 関口美保
地上における太陽励起のクロロフィル蛍光の日中変化観測 ················96
山本奈央（奈良女子大学）, 村松加奈子, 増田健二
複数の手法によるスギの葉面積指数の推定－阿蘇のスギ林はその後成長しているのか？－ ··97
三好周斗（首都大学東京）、齋藤有希、松山 洋
Circular Polarization Plane Antenna with Elliptic Resonators using High Dielectric Constant Substrates·········································98
Yumi Takizawa（the Institute of Statistical Mathematics）, A. Fukasawa,
C.E. Santosa, J.T.S. Sumantyo
UAV 搭載 CP-SAR 画像処理システム用の FPGA 基板設計 ················ 100
室賀元晴（千葉大学）, 浜口 暢, 難波一輝, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
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 ············· 101～火星大気ダスト・雲と熱構造の関係～
野口克行 (奈良女子大学), 上田真由, 下地奈央, 入江仁士, 林 寛生

衛星搭載レーダでとらえたアラスカ湾岸での降水勾配と地形効果の寄与 ········· 103
青木俊輔（京都大学）, 重 尚一
土地被覆比率分類データにおける空間誤差評価 ···················· 104
堤田成政（京都大学）
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）, 神谷美里, 中辻菜穂, 廣瀬沙羅, 高橋悠実
High-frequency estimation of the land surface temperature using next-generation geostationary
satellite data ··································· 106
山本雄平（千葉大学）, 市井和仁
ひまわり８号を用いた東南アジアの植生季節変動モニタリング ············· 107
林 航大（千葉大学），市井和仁, 山本雄平
ひまわり 8 号と機械学習を用いた台風識別器の開発 ·················· 108
筆保弘徳（横浜国立大学）, 権田紗希, 樋口篤志
Vegetation growth monitoring by drone remote sensing In precision agriculture ······· 111
朴 鍾杰（東京情報大学）

【一般研究

研究会】

2019 IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Summer School（GR4S2019）の報告 ·· 114
宇都有昭, 横矢直人, 久世宏明, 松岡昌志, 山口雅浩, 熊澤逸夫, 原田隆, 安田翔也

第 22 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

地点観測データ・リモートセンシングデータ・モデルデータの融合
クロスチェックによる地球システムの全体像の理解

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
広域データ

グランドトゥルースデータ－ 全球バイオマス量変動監視・解析に向けて －衛星・航空機リモートセンシング
観測

プロットスケール観測
直接観測

馬淵和雄
本多嘉明（千葉大）、梶原康司（千葉大）

間接観測
独立したデータ間の相互比較検証３次元モデル０・１次元モデル
第22回 CEReS環境リモートセンシングシンポジウム
2020.2.20

過程のモデル化現象の再現とその解釈

オフライン実験

フルカップル実験
統一体系データ・将来予測

Land surface process model

GLCV1 Vegetation Map

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.

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

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

２０１３－２０１８ ６年平均値（８月）全球モデルによる６年積分を行った（２０１３-２０１８）。
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６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。

葉炭素量

幹炭素量

リター炭素量

地面温度

土壌水分量

純一次生産量海洋ー大気CO2 flux：TransCom データ（月別値）（Takahashi et al. 2009）。
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。

5

葉炭素量

幹炭素量

６年平均値からの偏差（８月）６年平均値からの偏差（８月）

２０１３

２０１４

２０１５

２０１３

２０１４

２０１５

２０１６

２０１７

２０１８

２０１６

２０１７

２０１８

リター炭素量 ６年平均値からの偏差（８月）地面温度

６年平均値からの偏差（８月）

２０１３

２０１４

２０１５

２０１３

２０１４

２０１５

２０１６

２０１７

２０１８

２０１６

２０１７

２０１８

土壌水分量 ６年平均値からの偏差（８月）

純一次生産量 ６年平均値からの偏差（８月）

２０１３

２０１４

２０１５

２０１３

２０１４

２０１５

２０１６

２０１７

２０１８

２０１６

２０１７

２０１８

6

まとめ
◆今後特にGCOM-C観測データとモデルプロダクト相互利用によるバイオマス量等の変動監視・解析に貢献することを目指す。
◆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。
◆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。
◆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比較することにより、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。
◆相互に因果関係の無い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。

（気象庁HPより）

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9

環境リモートセンシングシンポジウム

無線センサネットワークを用いた環境情報収集システムの開発†

小室 信喜 † , 山岡 卓矢 ‡千葉大学統合情報センター, ‡ 千葉大学工学部情報画像学科

 Motivation• IoT (Internet of Things)– モノとモノがインターネットを介して接続– ワイヤレスセンサーネットワーク (Wireless Sensor Netowrk: WSN) を構築– ビッグデータの収集と解析に有用• リモートセンシング– 衛星からのセンシングデータによって、環境情報を大域的に把握– 室内など局所的に環境状況を把握するのは困難• WSN による環境観測システムの構築– ソーラーパネルと蓄電池の併用– スリープ機能の実装– 機械学習による CO2 濃度推定

• 局所的に環境状況や傾向を把握

 SystemExperiment

CO2 & Dust sensor• 各センサごとに 10 分間隔で測定（晴天、曇天のみ）• 7 日間のデータを取得（約 1000個のデータ）

評価
Temperature,
Humidity, &System Structure

Illuminance sensor• スリープ機能の効果• 機械学習 (LSTM) を用いた CO2
濃度推定（総データの 7 割を訓練
データ、残りの 3 割を検証データ）

 Experiment Result
スリープ機能搭載有無による消費
電流

なし
あり

消費電流 (mA)
16.26
0.00657

稼働時間
12 時間
2 日間

CO2 Concentration Prediction

PM2.5

 Future Works
より長期間稼働できるシステムの構築、雨天時の対策など

10

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Front Sea wave Dynamics
Sea wave motion of 0.1 – 1 Hz

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2636
JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND OCEANIC TECHNOLOGY

1
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2

FIG. 11. Wake of a 44-m catamaran ferry measured by the airborne lidar system. Aircraft altitude is 150 m, speed
58 m s21. The vessel’s speed is 11 m s21, opposing the aircraft flight direction. The profiles of sections A–J, marked in(b) and (c) are shown in (d). The bow wake is distinguishable in sections B and C; the rooster tail in E.

E(k1 ) dk1 5

F(k1 ) 5 E(k1 )cg1 (k1 ).

ðIn (3) E(k1) is the estimated one-dimensional wave energy spectrum, such that

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NOTES AND CORRESPONDENCE

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1151

1153

NOTES AND CORRESPONDENCE

FIG. 1. Schematic of a vessel-mounted remote sensing beam scanning over the surface of awave profile.

practical limits to the height of the equipment. The
shallow operating angles mean that the basic lobe widthof the illuminating beam, and hence the spatial resolution, at an angle  is geometrically magnified by a factor
1/ tan at the sea surface and, consequently, even for
millimetric radar systems with large synthetic aperturearrays, the resolution achievable is unacceptably poor.
Equally, when measuring surf or swash zone waves,very high resolution is required that is far beyond capabilities of such radars at even a modest range andnormal incidence. The only systems capable of making
desired shallow angle measurements at high resolution
are lidars based upon coherent visible light sources.
Lidars (optical radars) were first developed as airborne surveying systems for coastal bathymetry andlater for underwater obstacle detection (Casey et al.
1985; Steinvall et al. 1993, 1996; Nairn 1994; Armstrong
et al. 1996; Guenther et al. 1996a,b; Lillycrop et al. 1996;
Pope et al. 1997; West et al. 1999). They were basedaround the green 532-nm wavelength that was chosen
for bottom echo generation because this spectral region
corresponds to minimum absorption in particle-freeseawater. To accurately determine the sea surface location bathymetry, lidars typically also employ a red
beam, which is why such instruments are capable ofproviding sea surface profile data.
Despite being minimally absorbed by bulk seawater,
green wavelengths are significantly scattered by components of calcareous plankton in the surface layers of
the sea (Ivanov et al. 1986). The probe beams employedin airborne lidar systems typically operate at or nearnormal incidence where plankton scattering constitutes
an unwanted return signal. However, for a vesselmounted or portable shore-based system operatingclose to grazing incidence, this light scattering process
will constitute an important data source. Other sourcesof backscatter are capillary waves, small local trochoidal wavelets, suspensions, and foam. As foam is astrong scattering agent, it means that the amplitude
data can be used to identify those regions of the wave
profile where the wave is breaking.
The signal returns from airborne lidars, at approximately normal incidence, are strong compared to thevery weak returns available from the shallow angle lidars needed for coastal or shipborne operations. This
problem is aggravated by the legal requirements forlidars to be eye safe, which obviates the use of the giant
pulse lasers that have been employed in a wide fieldof-view work wave roughness studies (Ivanov et al.
1986) and more recently using Raman scattering(Maslov et al. 2000). The consequential signal-to-noise
ratio problem is one of the main reasons why such instruments have not been developed up until now. An
overview of the innovative features of the system follows.

(4)

(3)

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VOLUME 26

where k1 is the along-flight wavenumber, r is the densityof seawater, g the acceleration due to gravity, and a2
the mean-squared wave amplitude. The group velocity is
cg1 5 ›v/›k1, where v is the angular frequency related to
k1 and depth h, assuming the linear dispersion relationship, v2 5 gk1 tanh(k1h). With bathymetric maps
for h and the wavenumber spectra measured by thelidar, the wave energy flux can be calculated locally.

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2. System overview
The basic principles of the shallow angle lidar are
essentially the same as more traditional near-normalincidence time of flight systems. The key new metrology features are the nonuniformly sampled character ofthe data and the very low signal-to-noise ratios. The
latter requires the smallest practical field of view tominimize background illumination and this coupledwith the need to scan over significant distances enforces
the use of a monostatic approach. A standard prismbased polarization beam splitter was used to separate,transmit, and receive paths with the outgoing light being vertically polarized. The field of view employed was
0.1 mrad.
The present relatively low power system has a maxi-!
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750mW (=7.5nJ/10ns)
385nm
50mm!
10mrad.
>450kHz

FIG. 2. Four successive frames taken from a “spatial wave movie” of a low-amplitude asymmetric wave propagating inshallow water.

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Improvement
Orthogonal Polarization detection
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127mm!
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Photomultiplier[J\@

four successive frames from a spatial movie of a smallamplitude (  0.5 m), highly asymmetric wave in shallow water. The values in Fig. 2 are raw real-time wave
height estimates (with no postprocessing) as evidenced

by the presence of a small number of aberrant points.
Under the prevailing conditions as indicated in the subsequent section dealing with validation, the verticalresolution was approximately 0.05 m.

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Figure 5: The measurement procedures.

High-speed & High-resolution Photon Counter
Commercialized by Trimatiz Co. Ltd. BIN width 1ns(=0.15m)
Pulse Repetition Frequency 500kHz
Minimum lead-out 0.2s
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Receiver
Telescope
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Detector

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LED Pulse Power
Wavelength
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Figure 6: The observation scenery.

In the measurements, a weather sensor(WXT520, Vaisala Co., Ltd.) was arranged near the lidar. Thereby,
temperature, humidity and wind direction and speed were measured simultaneously with sea wave observation.
LED lidar and the weather sensor were fixed at the height of 0.8 meters and 2.1 meters from the ground(sealevel), respectively. These equipments were located at distance of about 9 meters from the shoreline.

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3.2 Preprocessing of the observed data
The examples of observed waves by the LED lidar are shown in Figure 7, which were created in integration
time of 0.25s. From the figure, we could perceive that the data was measured up to 76.8m. Because the numberof BIN was set up to 512, the maximum measurement distance becomes 76.8m= 512 × 0.15m(0.15m is spatial
resolution). Figure 7(a) shows the atmospheric echoes observed in the direction to sky and Figure 7(b) shows
the sea wave echoes measured in the direction to sea surface(the depression angle of 2.5 degrees). Horizontal
and vertical axes show a distance from the lidar system and the photon counts, respectively. Figure 7(a) showsthat lidar echo is rising up about 10m, and goes on gradually decreasing according to the distance. Atmosphericblurring such as the fluctuations can be captured. In Figure 7(b), the echos from sea wave was obtained atabout 30 meters ahead. Moreover, second wave(about 35m–40m) was also observed. It was confirmed that the
motion of the waves was able to be captured by the data measured in every 0.25s.

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In order to reduce the noise of the observed data and emphasize the echo from sea wave, some preprocessing
techniques were performed before actual analysis. At first, the background light was subtracted from the raw
data. After that, the convolution(moving average) and the correction of the distance were conducted. The
convolution can remove the high-frequency noises and the latter correction can be needed since photon counts
are inversely proportional to the square of the distance. Atmospheric alternation was also reflected in theobserved data. So, we averaged the atmospheric echoes during in the period of 5 minutes and it was also
subtracted from observed data. This procedure can make the photon counts from wave stand out.

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Study for estimation method of turbidity, chlorophyll a concentration
over the coastal area of the Sea of Okhotsk, Hokkaido using aerial droneᮅ㝰 ᗣྖᮾி㎰ᴗ኱Ꮫ ⏕≀⏘ᴗᏛ㒊◊✲䛾⫼ᬒ䛣䜜䜎䛷䛾⤖ᯝ• ໭ᾏ㐨䜸䝩䞊䝒䜽ᾏἢᓊ䛷䛿䝩䝍䝔䜺䜲⁺䛜┒䜣䛷䛒䜛䛜䚸㏆ᖺ䛾ከ㞵䛺䛹䛻䜘䜚ἙᕝỈ㔞䛾ቑຍ䛜䜏䜙䜜䚸Ἑᕝ䛻䜘䜛ᙳ㡪䜢䝰䝙䝍䝸䞁䜾䛩䜛ᚲせ䛜⏕䛨䛶䛔䜛• ᫖ᖺ䜎䛷䛿䚸ᖖ࿅ᕝἙཱྀ䜢ᑐ㇟䛻䚸⯟✵䝗䝻䞊䞁䛷᧜ᙳ䛥䜜䛯Ἑཱྀ⾲㠃䛾R,G,Bྛ䝏䝱䞁䝛䝹䛾཯ᑕ⋡䛛䜙䚸⃮ᗘ䛸䜽䝻䝻䝣䜱䝹a⃰ᗘ䛾᥎ᐃ᪉ἲ䜢᳨ウ䛧䛶䛝䛯• 䛭䛾⤖ᯝ䚸ྛ䝏䝱䞁䝛䝹䛾཯ᑕ⋡ 䛸䚸⃮ᗘ䛺䜙䜃䛻䜽䝻䝻䝣䜱䝹a⃰ᗘ䛾㛫䛻஧ḟ䛾᭤⥺㛵ಀ䛜䛒䜛䛣䛸䛜䜟䛛䛳䛯• 䛭䛣䛷䚸䜽䝻䝻䝣䜱䝹a⃰ᗘ c䚸⃮ᗘ W 䜢䛭䜜䛮䜜䜢⊂❧䛸䛧䛶䚸ྛ䝏䝱䞁䝛䝹䛾཯ᑕ⋡ Ui (i {R, G, B}) 䛸䛾஧ḟ䛾⥺ᙧ⤖ྜ䝰䝕䝹䜢௬ᐃ䛧䛯䠖 ܿ = σ௜ ܽ௜ ߩ௜ଶ + ܾ௜ ߩ௜ + ݀
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Labsphere: ᶆ‽཯ᑕᯈ᥇Ỉ䝞䜿䝒
Whatman: GF/F 䝣䜱䝹䝍
TurnerDesighn: Torilogy⺯ගගᗘィ
Mettler: XP105 䝣䜱䝹䝍 ᐃ⏝ኳ⛗
Adobe: Photoshop CC

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6᭶11᪥, 7᭶16᪥, 10᭶4᪥, 10᭶11᪥

1. Photoshop CC 䛷
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150.0

5.0
0.0
0.00

R2 = 0.538
P < 0.01

0.20
0.40
R channnel reflectance UR

turbidity W (mg/L)

chl.a conc. c (mg/L)

0.0
0.00

R2 = 0.550
P < 0.01

0.20
0.40
G channnel reflectance UG

R2 = 0.661
P < 0.01

5.0
0.0
0.00

0.60

R2 = 0.672
P < 0.01䛣䜜䜢䚸ゎ䛟䛸䚸

50.0

0.20
0.40
R channnel reflectance UG

0.60

c = d1 (UR –ߩwୖ ) + d2 (UG –ߩwୋ ) + d2 (UB – ߩw୆ )

d1 =
d2 =

150.0
turbidity W (mg/L)

chl.a conc. c (mg/L)

10.0

100.0

0.0
0.00

0.60

20.0
15.0

0.20
0.40
R channnel reflectance UR

150.0

15.0

5.0

R2 = 0.722
P < 0.01

50.0
0.0
0.00

0.60

20.0

10.0

100.0

0.20
0.40
B channnel reflectance UB

0.60

ᅗ10. R,G,B ྛ䝏䝱䞁䝛䝹䛾཯ᑕ⋡䛸䜽䝻䝻䝣䜱䝹a⃰ᗘ䛾㛵ಀ

100.0

W = e1 (UR –ߩwୖ ) + e2 (UG –ߩwୋ ) + e2 (UB – ߩw୆ )௔ృ ା௔ా௔౎ ௕ృ ା௕ా ି ௔ృ ା௔ా ௕౎௔౎e2 =௔౎ ௕ృ ା௕ా ି ௔ృ ା௔ా ௕౎e1 =ߩwୖ = 0.026, ߩwୋ = 0.027, ߩw୆ = 0.029* 䛸䛧,ӌ Ui < 1 䜢ไ⣙᮲௳䛸䛧䛶䚸᭱ᑠ஧஌ἲ䛷 RMSE䛜᭱ᑠ䛸䛺䜛䜘䛖䛻ゎ䛟䛸䚸aR = 1.59×10-2, aG = 2.19×10-2, aB = 1.83×10-2,
bR = 3.83×10-3, bG = 2.43×10-4, bB = 2.17×10-3
䛾䛸䛝䛻䚸䜽䝻䝻䝣䜱䝹a⃰ᗘ䛾 R2 = 0.635, RMSE = 1.53,⃮ᗘ䛾 R2 = 0.749, RMSE = 4.38
䛸䛺䛳䛯௒ᚋ䚸䜘䜚⢭ᗘ䜢㧗䜑䚸RMSE < 1.0 䜢┠ᣦ䛧䛯䛔* ECOSTRESS spectral library

20.0
R2 = 0.517
P < 0.01

50.0
0.0
0.00

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estimated c (Pg/L)

10.0

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Ui = a i c + b i W + ߩ w ௜

0.20
0.40
R channnel reflectance UB

0.60

ᅗ11. R,G,B ྛ䝏䝱䞁䝛䝹䛾཯ᑕ⋡䛸
⃮ᗘ䛾㛵ಀ

150.0

15.0
R2 = 0.635
P < 0.01

10.0
5.0
0.0

0.0

5.0
10.0
15.0
20.0
observed chl.a concentration c (Pg/L)

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15.0

turbidity W (mg/L)

chl.a conc. c (Pg/L)

20.0

100.0
R2 = 0.749
P < 0.01

50.0
0.0

0.0

50.0
100.0
observed turbidity W (mg/L)

150.0

ᅗ13. 䝗䝻䞊䞁⏬ീ䛛䜙᥎ᐃ䛥䜜䛯
⃮ᗘ

13

14

15

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Sentinel-1 SARデータを用いたインドネシア稲作地の洪水領域検出
Flooded area detection for paddy field in Indonesia using Sentinel-1 SAR data○若林*1

日本大学工学部,*2

裕之*1 ・北神

貴久*2 ・本郷

*1

*2

千春*2

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千葉大学環境リモートセンシング研究センター

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

Email : wakabayashi.hiroyuki@nihon-u.ac.jp$*'

・インドネシアでは、毎年雨季に発生する洪水によって、水稲
本研究では、インドネシアの稲作地に発生した洪水災害を対象にして、リモーに甚大な被害が発生しており、洪水が発生した地域では雨季 トセンシングデータでその浸水被害域を把握することを目的としている。リモーの収穫が困難となっている。
トセンシングデータとして、全天候性かつ高空間分解能の合成開口レーダ(SAR)・2015年から農業保険制度の試行的取り組みが開始され、稲 データを使用して、インドネシアのバンドン周辺のテストサイトを対象に、作地の損害把握は専門家の現地調査により実施しているが、 Sentinel-1AのCバンドSARデータを使用して、2018年2月下旬および2019年4
将来的にはリモートセンシングデータを使用して実施するこ 月中旬に発生したBojongsoang地区の洪水をモニタリングした結果を示す。
とを検討している(SATREPS研究プロジェクト)。

/-1,+1%

&

本研究のテストサイトはインドネシア西ジャワ州バンドン市の南東4kmほどの位置にあるBojongsoangである。
こ の 領 域 の 南 側 を 囲 む よ う に チ タ ル ム 川 （ Citarum
River)が流れていて、雨季(12月から4月)には毎年のようにチタルム川が決壊し、洪水が発生して水田に被害を発生させている。Bojongsoangの西部にあるTegalluar地区では、2018年の2月下旬および2019年4月中旬に大規模な洪水が発生し、水田領域に被害をもたらした。

Land use map of Bojongsoang created by
Bogor Agricultural University(IPB)

Paddy status

Before planting

Irrigation

Increase water level

Completely ßoodDominant scattering

Surface scattering fromthe ground

Volume scattering+
Double bounce

Volume scattering

Specular scattering��������

��������

��������

����������
�������������

Change of backscattering mechanisms of rice paddy fields

05.$*'6"# "!34205.Sentine-1’s C-band SAR characteristics
Satellite

Sentinel-1 (IW mode)

Center frequency (wave length)5.405 GHz(5.6 cm)

Bandwidth

100 MHz

Altitude693 kmImage width

250 kmRange resolution (IW mode)

5m

Azimuth resolution (IW mode)

20 m

NE sigma zero

-22 dB

Incidence angle

29.1 - 46.0 deg.

Polarimetry

VV+VH

Tx power

4.4 KW

Procedure to extract flooded area by using Sentinel-1’s C-band SAR data
(1) Download GRD data from Open Access Hub (IW: Interferometric Wide Swathmode with 10-m by 10-m spatial resolution)(2) Apply Orbit data
(3) Calibrate C-SAR data to get beta-naught(4) Local incidence angle correction (Radiometric Terrain Flattening) to get gammanaught image (Less dependent on incidence angle)(5) Transform on UTM coordinates with foreshortening correction (Range-Doppler
Terrain Correction)(6) Apply rice paddy mask in Bojongsoang(7) Extract gamma-naught coefficients from both flood and non-flood areas(8) Linear discriminant analysis for determining thresholds dividing flood and nonflood areas(9) Extract flooded area by using the gamma-naught threshold

VV-polarization

Pair(Asc)

Polarization

Threshold(dB)

Pair(Asc)

Polarization

Threshold(dB)

Pair(Dsc)

Polarization

Threshold(dB)

2/17&3/1

VV

-13.3

0.82

0.98

4/13&4/25

VV

-12.8

0.61

0.89

4/16&4/28

VV

-14.8

0.58

0.87

2/17&3/1

VH

-20.2

0.54

0.90

4/13&4/25

VH

-21.2

0.39

0.77

4/16&4/28

VH

-22.2

0.48

0.81

Correlation ratio Discriminant accuracy

Correlation ratio Discriminant accuracy

Correlation ratio Discriminant accuracy

VH-polarization

Sentinel-1 gamma-naught images covering our test site,
Bojongsoang.
Pair(Asc)

2/17&3/1

Polarization

VV

Correlation
ratio

Discriminantaccuracy

無し

-13.3

0.82

0.98

3x3

-12.9

0.87

0.99

5x5

-13.4

0.89

1.00

7x7

-13.3

0.91

1.00

Median Filter Threshold(dB)

Rice paddy field mask
created from Land use map

Sentinel-1 gamma-naught images (VV-pol.)after applying rice paddy field mask

Final result: Extracted flooded area in 2018
(VV-pol, 5x5 median filter, and -13.4dB threshold)

(%)



・2018年2月下旬および2019年4月中旬にインドネシアのBojongsoangで発生した洪水災害を・Sentinel-1データはESAから提供を受けた。
・Bojongsoangの土地利用に関するGISデータはIPB University
から提供された。
・本研究はJST/JICA SATREPSの支援を受け、現地調査にはProvincial Office of Food Crops and Horticulture of WestJava Provinceの支援を受けた。
・本研究の一部は千葉大学環境リモートセンシング研究センター
共同利用研究の支援を受け実施した。

対象に、Sentinel-1 CバンドSARデータを使用した洪水領域の検出を試みた。
・水田地帯の洪水による後方散乱係数変化から、線形判別分析によってgamma naughtのしきい値を決定した。
・VV偏波および5x5 Median filterを使用することによって高精度に洪水領域が検出できた。

17

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Processes
A Multidisciplinary Approach to
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31

プログラム‐２33千葉大学第22回環境リモートセンシングシンポジウム、Feb 20,2020

スーパー台風と最大規模地震に対する河川氾濫・高潮・津波を想定した函体内蔵型多目的堤防の構造要件と適用計画－

東京圏の防災整備計画への応用(株）遥感環境モニター 代表取締役

首都圏の巨大災害

湘南海岸地域－

金子大二郎

研究対象域と相模湾の三都市
利根川の氾濫防御

環境リモートセンシングシンポジウム、Feb 14,2019

津波避難ビル群の適性と社会地理モデルによる人命リスクの評価― 相模湾の湘南都市域への適用 ―湘南海岸地域

首都圏南部の巨大水災害（河川氾濫・高潮・津波）用の東京湾周辺における人口密度分布．500ｍ

１．研究の目的
１） 一方で，スーパー台風によるゼロメートル地帯の高潮・河川氾濫に対しては，有効なハードの防災対策が少なく，避難が中心であった．
２） また，高規格堤防（スーパー堤防）は，再開発を兼ねた部分域の防災対策であって，想定最大級の豪雨に対し，河川堤防の長い延長を守る方法ではなかった．
３） その対策として景観に配慮した公園でもある函体内蔵型河川堤防の断面を東京湾ゼロメートル地帯に提案した．
4) この構造は，植栽に覆われた緑地であると共に高規格道路を内蔵していることから，日常利用も可能な函体内蔵型河川堤防である．
５）一方，津波や高潮の分野では，従来のコンクリート構造物である海岸
堤防は，海岸環境にそぐわない圧迫感のある景観と，日常の利用が乏しいコンクリート構造物であったことから，住民合意の問題で高潮・津波防災事業が滞る課題が続いてきた．
４）別途に，津波による人的被害の完璧な抑止を目指して函体内蔵型の
津波海岸堤防の構造要件について，その概念特性と鎌倉市の津波防災への適用を通して発表している．

巨大水災害を対象としたハード対策の課題（強靭化，景観と日常利用，
広域避難地）とその要請に応える構成要件12)との関係．鎌倉市の津波
防災丘陵の例を他の地域の巨大水災害を対象にして一般化．

34

1,000人/(250m)2
1,500人/(250m)2

東京湾荒川・隅田川下流部の人口密度分布（図-4）の白枠内を拡大して示したゼロメートル
地帯人口密度分布．赤黒い地域が1500人/(250m)2 以上，紫色が1000人の等値線．

利根川栗橋付近の破堤に対する函体内蔵型河川堤防（防災丘陵） ）の配置，および利根川破堤を考慮した衛星データであるLandsat8のNatural画
像．浸水図は「川の防災情報 浸水想定区域：利根川.13)」．

-1m(a) 河川氾濫用の防災丘陵型巨大水災害堤防-2m(b) 東京湾の高潮・津波用の防災丘陵型巨大水災害堤防

東京ゼロメートル地帯の標高分布，（淡青・濃青色が標高-1m，-2ｍのコンター
で危険地帯）．東西20km，南北23kmの範囲で高潮浸水分布と極めて類似．

函体内蔵型
河川堤防

函体内蔵型
高潮堤防

荒川下流の浸水域と函体内蔵型堤防の配置計画（○印が防災
丘陵型河川堤防，●印は防災丘陵型高潮海岸堤防，◎印はスーパー堤防），浸水図は東京都より5）35

スーパー台風と最大規模地震に対する河川氾濫・高潮・津波を想定した函体内蔵型多目的堤防の構造要件と適用計画

Thank you foryour attention.

まとめ１）景観に配慮した公園である函体内蔵型高潮堤防（防災丘陵）の断面を東京
湾ゼロメートル地帯に提案した．一方で，植栽のある緑地であると共に高規格道路を内蔵していることから，日常利用も可能な函体内蔵型河川堤防である．
2) 東京湾ゼロメートル地帯にこの堤防を適用する場合には，複合災害を受ける地域であるので，優先度を考慮した段階計画が必要であることを示した．
3) これらのハード対策により，人命や私有財産・社会資本を守るばかりでなく，高規格道路の内蔵によって，既存の充実した放射道路に接続するという物流のための環状道路となって，経済的効果を発揮する．
4) 利根川の栗橋市周辺の右岸にも堤体が崩壊しない性質を持つ函体内蔵型
河川堤防を配備する必要性を示した．
5) 荒川下流の左岸について，函体内蔵型河川堤防による改修工事で発生する土砂を利用し，高規格堤防（スーパー堤防）を都市再開発も兼ねて整備する方法を併用することを提案した．
6) 利根川の函体内蔵型河川堤防の整備の後に，荒川左岸の各区にあるゼロメートル地帯を浸水から守るための函体内蔵型河川堤防による第二段階の防災対策によって防災計画が完結することを示した．

36

22th CEReS Symposium on Environmental Remote Sensing

Motivation – rising mortality due to outdoor pollution

Public interest in air quality and its
impact varies with baseline exposure:

Google Trends and Remote Sensing based analysis
Prakhar Misra, PhD
Wataru Takeuchi, PhD

Rising urban population

Mortality linked to outdoor air pollution in 2010.
Lelieveld et al, Nature (2015)

United Nation Urbanization Prospects(2005)

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo,
20 February, 2020 Chiba University, Japan

Global Burden of
Disease (2015)

Air pollution and health risk

EPA

156
ug/m3

156
ug/m3

(Jan 15, 2019)(Jan 15, 2019)Feb 2, 2019Feb 2, 2019

Indian Environment minister

4

Internet can enhance
public awareness for
effectiveness ofenvironmental
policies

Characterizing effect of outdoor air pollution on health ischallenge
1. Socio-economic development
Remote sensing
2. Land-use change
Emission factors
3. Emission
Weather/chemical model
4. Pollutant concentration
Exposure response functions
5. Health effect2

Rising mortality linked to outdoor• Perception regarding exposure and healtheffects is critical to gauge response andacceptability of policies
Egondi et al, 2013
• Relation between air pollution and healthdepends on the perception of air pollution

Lelieveld et al, Nature (2015)• Challenges to monitor health effects ofpollution?

1. Limited health risk data
2. Exposure response functions for only few
developed countries
Elliot et al, 1999

Need methodology for evaluating public interest in
air pollution and monitor its impact on human healthMalcevschi et al., PLOSone (2012
6

5

37

Can social sensing characterize effect of air pollution?

‘Social sensing’ reflects human condition“any source of information that can be identified in modern social networking and Web
tools that expresses some situation or fact about users and their social environments”
Rosi et al, 2011

Hypothesis:
Outdoor pollutant concentration affects air quality related “relative searchvolume”(RSV) in Google Trends
Objective:

1. Is public interest to pollutant rise similar across cities?
2. Is public interest in pollutant influenced by meteorology?
Can help understand where policy impacts people behavior and public health.
Adapted from “Air pollution lowers Chinese urbanites’
expressed happiness on social media”, Nature Human
Behaviour, 2019

Adapted from “High correlation of Middle East respiratory
syndrome spread with Google search and Twitter trends in
Korea”, Nature Scientific Reports, 2016

Flowchart

Originality: use of remote sensing data with Google Trends to study impact on human health.

7

Dataset used30

Google Trends: “Relative Search Volume” (RSV)
based on the popularity of search queries

2015-20192019

8*AOD – Aerosol optical depth, ANG – Angstrom exponent

9

Dataset used

Dataset used

Google Trend relative search volume (RSV) across:

Atmospheric datasets
1. MODIS MOD04L2 C6 Aerosol product

Topics in 4 categories
Weekly Dataset,5 years (2015-2019)

1.Perception

2. Pulmonary health 3. Mental health“air pollution”“cough”“mental disorder”“smog”“asthma”“psychological stress” “air purifier”“throat”“depression”

HIGH

1. Aerosol Optical Depth
2. Angstrom Exponent

4. Exposure
reduction“mask”

2. NCEP/NCAR Reanalysis 1
1. Temperature
2. Wind vector
3. Relative humidity
4. Precipitation

AOD

AE

2015/06

2015/06

LOW

Monthly aerosol composite
image India“COPD” (慢性閉塞性肺疾患) “headache”
1238Good agreement of R with ground PM2.5• Validation with US Embassy
PM2.5 monitor, Beijing• R,G,B values saturate under
extreme conditions• Need further validation
under diverse geographicalconditions

angstrom exponent (unitless)angstrom exponent (unitless)

AirRGB decomposition for urban air quality scenario
estimation
R.

Standard deviation
AOD (unitless)

AOD (unitless)(Misra, Fujikawa & Takeuchi, Remote Sensing, 2017)

14

14

13

AirRGB R difference (2015-2001) highlights polluted urban
regions – 30 most populated cities analyzed

AirRGB shows seasonality in fine aerosol concentrations

ChicagoLondonToronto

Paris
Tokyo

Istanbul
NewYork
Algiers

LosAngeles
MexicoCity

Lahore

Delhi
Osaka

Cairo

Hanoi
ChennaiBangkok

Lagos
Nairobi
SaoPauolo

Jakarta

RiodeJaneiro
Johannesburg

Monthly AirRGB

SydneyBuenosAires

15

New Delhi
showshighest R
levels andsharp rise

16

More searches in affected regions during biomass burning
episode in October 2019, India

Thermal anomaly

17

AOD (October composite)

Google Trends

18

39

Public interest rises during high pollution

Public interest rises during high pollution
Higherinterest for
may suggest
risingawareness

Oct-Nov, 2019 pollution
episodeDelhi

Oct-Nov, 2019 pollution
episodeDelhi

19

Pulmonary health issues

Delhi

20

Mental health issues

Delhi

21

22

Public interest in air pollution, exposure reduction, mental health, COPD
and asthma has highest probability of increasing when 𝜟R > 10

Rising interest in “air purifier” and “mask”, since 2017

𝛥𝑅𝑆𝑉

𝛥𝑅
+

-

+

TP

FP

-

FN

TN

𝛥𝑅 = 𝑅𝑡 − 𝑅𝑡−1𝑠 ∆𝑛 =Delhi∑ 𝑇𝑃∑ 𝑇𝑃 + ∑ 𝐹𝑁

(Preis, Moat & Stanely,
Nature, 2013)

s > 0.5, implies more than 50% cases of R
increases result in RSV increase

23

40

Bangkok Sensitivity Google Trends when 𝛥R > 10

sensitivity (“air pollution”)

Public interest of polluted cities is less sensitive to large
pollution rise compared to cleaner cities
Case: 𝛥R = 1

Clean cities havehigher sensitivity

Perception“air pollution”

Case: 𝛥R = 10

“smog”

Delhi outlier

Pulmonary health“cough”

Mental health
Exposure reduction“mask”“mental disorder”“asthma”“headache”“COPD”“stress”“air purifier”

High pollution
but low interest
25

26

1. “cough”, “smog”, “purifier”
searched
2. Polluted cities search more

How does public interest change when concentration iscontinuously higher than baseline?

Delhi

Bangalore

1. “cough”, “smog”, “purifier”
searched
2. Polluted cities search more

Bangkok27

Difference from baseline exposures and temperature may govern
public interest in “air pollution”, “cough” and “throat” issues

4“air pollution”

Baseline R
32“cough”“throat”

On warmerdays, air is not
perceived aspolluted

Public interest increases when 𝛥𝑅 > 10 and 𝛥𝑡𝑒𝑚𝑝 < -2oC

Clusters from Hierarchical Agglomerative Clustering based on

29

41

30

Weak correlations for “air purifier”, “mental disorder” and“asthma” issues“air purifier”“mental disorder”

Conclusion
1. Perception to pollutant rise is lower in cities with high baseline
concentration. Need more awareness for behavioral change
2. ‘throat’ and ‘cough’ affected by outdoor pollution exposure
3. Difference from baseline exposure and temperature govern perception ofpollution, population may get “used” to concentration
4. It is important to compare the cities because successes in one city could bea potential platform for successes in others.

“asthma”

Future work:
1. Effect of trace gases, e.g. O3, NOx, SOx
2. Gap between satellite retrievals and personal exposure
3. Early warning prediction for medical condition and supplies.
32

Google Trends

Thermal anomaly

AOD (October composite)

Thank you for your attention_.._ mprakhar@iis.u-tokyo.ac.jp

Fig. Google Trend for “air pollution” during biomass burning 201933

42

4大学連携 VL (http://www.cr.chiba-u.jp/~4vl/)
東大
大気海洋研
MIROC, NICAM, 気候研究
CO2, 放射，衛星（海洋）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

東北大

水循環, CReSS, レーダ

名大 宇宙
地球研

大気海洋変動観測研究セ

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

衛星, 植生研究，
Skynet ..

第22回 環境リモートセンシングシンポジウム（千葉大学けやき会館，2020年2月20日）

千葉大
CEReS

2007 - 現在（特別経費〜一般経費）

静止気象衛星収集・処理状況*1: 3hourly data only
Meteosat-IDOC(Meteosat-7)

HIMAWARI(MTSAT2)

GOES-WEST GOES-EAST(GOES-13) (GOES-13)

FY2-D

Asia 1GMS1*1(HIMAW 198103ARI)
198406

少なくとも10年以上，6つの静止気象衛星データアーカイブ
幾何補正済みデータ (Gridded data) による提供
Anonymous ftp による Open data，および 準リアルタイムでのデータ処理および公開.
全てのチャンネル・バンドデータのリリース（例： VIS (0.63 μm),
IR1&2 (10.8, 12.0 μm) WV (6.75 μm)）

Covered areas in our gridded data
as examples
Meteosat MSG1 IODC
(41.5 E center long.)

China FY-2G(105 E center long.)

GMS3*1198409198912

ftp://hmwr127.cr.chiba-u.ac.jp/ で公開
GOES9
200305200507

200506201007

MTSAT1R

MTSAT2
201006201507

H-08
201507現在

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

FY2-C
200605200809

FY2-D
200809201512

FY2-E
201512201901

FY2-G
201902現在

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

MFG5
199804-200702

MFG7
200607201703

MSG1
201702現在

MSG2
200609現在

MSG3
201212201802

MSG4
201802現在

GOES12
200304-201004

GOES13
201004201801

GOES-R
201712現在

GOES15201112201811

GOES-S201812現在

Asia 2(FY2Series)

Meteosat(MSG2, now 3)

GMS2*1
198112198409

MFG5
199402199707

GMS4
198912199506

EUAfrica(0Deg)

MFG4
198912199402

America(GOESEAST)

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

GOES08199409-200303

Pacific(GOESWEST)

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

GOES09199507199807

GOES07-199509

MFG6
199610200212

GMS5
199506200305

MFG7199806200607

MSG1
200401200612

GOES10199807-200606

GOES11
200606201112

QRT Geo-correction (gridded) process
http://www.cr.chiba-u.jp/databases/GEO/H8_9/FD/
Himawari 08 AHI(145 E center long.)

Himawari Standard data (HS)

Latitude-Longitude geocorrected gridded data

Fast
NRT
Geo-corr.

We will update from V01 (V20151105)
to V02 (V20190123)
ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/

43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

GOES-R -Sデータ取得状況• ftp://goes3g-est-nc.cr.chiba-u.ac.jp/• NOAA/AVHRR (アンテナ受信データ等）：• 過去分取得済み，準リアルタイム取得継続中• IP制限無しでの anonymous ftp 公開中• FD, CONUS, GLM 全て (netCDF形式）• NASA Ames 研究センターより提供• 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/）• 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])• AWS (Amazon Web Service) よりデータ取得• ftp://modis.cr.chiba-u.ac.jp/ を漁ってください• TRMM, GPM/DPR, A-Train, GSMaP等• 今後の予定• ftp://geoinfo.cr.chiba-u.ac.jp/ にあります．

• ひまわり相当の gridded product 生成• 多くは ftp:///geoinfo.cr.chiba-u.ac.jp/ に集約させています．

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

CEReS所有のデータを用いて共同研究を推進したい場合…

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．

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．

• 気象庁提供客観解析・再解析データ

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• GPV/MSM (2006-現在）, JRA25 (1979-2014), JRA55 (19582015 [netCDF], 1958-現在 [grib])

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• ECMWF再解析群：• ERA40 (1957-2002), ERA-Interim (1979-2013), ERA5 (20062018)

担当教員，または樋口まで遠慮無くご相談ください．

• NCEP_FNL (2000-2011), GAME再解析 (1998)

まとめ日本気象学会「地球観測衛星研究連絡会」• CEReS 公開データベース＋共用データ：

開催希望日時 2020年5月19日（火）気象学会会場 C会場 講演会終了後
テーマ「次期ひまわり衛星搭載イメージャーについて」

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．

内容：ひまわり衛星は日本を含むアジア・オセアニア・太平洋領域における地球観測を担当し、同地域の天気予報や環境観測等に役立てられている。2014年に打ち上げられた現在のひまわり8号・9号の設計寿命は2機あわせて15年であるから、2028年に次期ひまわり衛
星を打ち上げる必要がある。衛星とセンサーの製作に5年間を要することを勘案すると2023年には製造を開始する必要があり、2022年にはその仕様を確定する必要がある。ひまわり衛星はその役割が徐々に増大していることから、主力センサーであるイメージャーのバンド仕様について、特に気象学会に関わりの深い大気観測の観点から議論を行う機会を設けたい。そこで本連絡会では、次期ひまわり衛星搭載イメージャーのバンド仕様について深く議論する会とする。
話題提供者（予定）
気象庁 別所康太郎「後継衛星計画の現在の検討状況」
千葉大学 樋口篤志「ひまわりがとらえた特徴的な事例と地球環境研究への応用」
JMA/MSC 石田春磨「ひまわりの波長構成と雲識別アルゴリズム」
JAXA 橋本真喜子 「ひまわりとエアロゾル衛星観測〜どのような観測が必要か？〜」
NICT 村田健史 「先進的情報通信技術からのひまわり衛星データへのアプローチ」
世話人

44

中島孝（東海大）、樋口篤志（千葉大）、別所康太郎（気象庁）

45

46

47

48

49

50

51

Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

Sentinel1の時系列データを用いた
水田面積の推定中園 悦子 ・竹内 渉（東大生産研）
１．はじめに2019年、北朝鮮の農業生産量は、干ばつの影響の為５年ぶりの低水準であるとのニュースが発表された。しかしその一方、米の価格は下がっているとの報告もある。そこで、北朝鮮の主要な農作物の一つである米について、2019年の水田の推定面積を求め、実際にどの程度干ばつの影響があるのかを調べようとした。そこで、雲の影響の少ないSentinel1データから水田面積の推定を行うことを考えた。手法としてまず、Landsatデータによる推定が可能な2017年データで推定を行い、ノイズ低減の為のフィルタサイズ、解析に用いるデータの時期について検討を行った。また、その結果を2019年に適用し、水田面積を推定した。
図1：対象地。黄海道内、沙里院市付近の水田密集地。その周囲を畑が取り巻いている。中央の画像は2017年
6月14日のLandsat8画像（R,G,B=band6,5,4）、右図は2017年
Sentinel1の3時期の合成カラー画像（R,G,B=6/1, 6/13, 8/5）

120

error area in cropland

100
80
60
40
20
0

1

3

5

7

9

11

13

Lee filter size

図2-1：畑部分の誤判読面積とフィルタサイズ
0.88
0.86
0.84

paddy field rate

２．１ 誤差の軽減・Leeフィルタのサイズ
SARデータでは水面での後方散乱値が小さくなるため、湛水した水田は黒く見える。そこで水田面積を推定する方法の一つとして、この範囲を閾値を用いて求め、このうち稲の出穂後も黒く映る範囲を水域や調整水田として省く方法が挙げられる。そこで2017/06/11と2017/08/22の二時期のデータから閾値を決定し、推定を行ったところ、多くの誤判読範囲が、特に畑部分に生じることがわかった。
誤差の軽減の為、まずノイズフィルタについて検討を行った。今回はLeeフィルタを使用した。適当なフィルタ
サイズを選択するために、1）畑部分のノイズを軽減する 2）水田内部のノイズを軽減することを考えた。1）については、6/14のLandsat8データを用いた教師付き分類画像から畑の部分を抜き出し、この範囲内で水田と誤判読される面積がフィルタサイズによってどのように変化するかを調べた（図2-1）。また2）については、閾
値決定に使用した水田に対応するポリゴンを用いて、ポリゴン内部の推定された水田の割合を求め、それがフィルタサイズによってどのように変化するかを求めた（図2-2）。結果として、フィルタサイズを9×9とした。

0.82
0.8
0.78
0.76
0.74
0.72

1

3

5

7

9

11

13

Lee filter sizse

図2-2：水田ポリゴン内部の水
田画素の割合とフィルタサイズ

２．２ 使用データ数と取得時期
水田と畑の後方散乱値について、湛水期中期の5/30と後期の6/11にそれぞれのサンプルポリゴンの平均値と偏差を取り、どの程度の差があるかを調べた。結果、5/30については水田と畑の後方散乱値に比較的明確な閾値（グラフの青線）を設けることが可能だが、湛水部分が十分に広がっていないこと、また6/30の場合、水田と畑の間の値に重なる部分があること、それは閾値で明確には区切れないこと、
しかし湛水部分は十分に広がっていることが分かった（図3-1、2）。
図3-1：2017/5/30データによる水田と畑の、
サンプルエリア毎の平均値と偏差
図3-2：2017/06/11データによる水田と畑の、
サンプルエリア毎の平均値と偏差
図3-2

図3-1

そこでノイズによる誤差を減少させる為に、湛水期の5/30,6/11と出穂期の8/22のデータからそれぞれ閾値を求め、水田の面積を推定した（A）。また畑の範囲をLandsatの教師付き分類結果から推定し、その内部で水田と判読された面積を畑部分の誤判読とし、それがどの程度減少するのかを同時に確認した。結果、畑部分の誤差は減少したが、湛水期中～後期に増加した水田面積は全て省かれた。そこ
で6/11,8/22，それに、湛水期以外で水田と畑の差が最も大きかった7/29の3時期のデータから閾値を求め、面積推定を行った（B）ところ、畑部分の誤差は減少したが、7月の水田内部の値が不均一であるため、水田部分の誤差が増大した。そこで、AとBを足し合わせたところ、ノイズの軽減と共に水田推定面積もLandsatでの推定面積と大きく変わることがなかった（表1-1）。
３．2019年データへの適用
この方法を2019年データに適用し、湛水期2時期(6/1,6/13)と7月後期(7/31)、出穂期(9/.17)のデータからそれぞれ閾値を決定、2種の推定画像を足し合わせることで推定画像を作成した。その際の推定面積は表1-2のとおりである。
࢘༽υʖνʤ೧ʥ
DQG
DQG
DQG
DQG $DQG %$%/DQGVDW͖Δ͹ਬఈʤʥ

HVWLPDWH
QRLVHDUHD HVWLPDWHSDGG\
DUHD ὗὗ
DUHD ὗ



















表1-1（左）：2017年のSentinel1画࢘༽υʖνʤ೧ʥ
DQG
DQG
DQG
DQG $DQG %$%

HVWLPDWH
QRLVHDUHD HVWLPDWHSDGG\
像と、閾値を用いた際の全推定面
DUHD ὗὗ
DUHD ὗ
 積、畑部分の誤判読面積、誤判読

 を除いた水田面積。

 表1-2（右）：2019年のSentinel1画
 像と、閾値を用いた際の全推定面

 積、畑部分の誤判読面積、誤判読


４．結論
2017年のSentinel1 データに対し9×9のLeeフィルタ処理を行い、4時期（湛水期2時期、7月後期、8月後半以降）を3時期ずつ組み合わせ、それを足し合わせることで水田面積を推定できることが分かった。また、同様の手法で2019年のデータから水田面積を推定したところ、その面積は2017年の89％となった。従って、干ばつの水田への影響は皆無ではないが、そこまで大きくはないのではないかと推察される。

を除いた水田面積。

図4：水田推定面積から畑部分に対応する誤判
読部分を除いた図。
水色：2017年のみ
赤色：2019年のみ
灰色：共通して水田と判断された個所For further details, contact: Etsuko Nakazono, Be-601, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: nakazo@iis.u-tokyo.ac.jp)

52Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

Land Cover Dynamics and Human-Elephant Conflict Hotspot
in Forest-Agriculture Mosaic of Eastern Thailand
Nuntikorn KITRATPORN and Wataru TAKEUCHI
Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan
Abstract: In Thailand, human-elephant conflict (HEC) in the form of crop depredation by wild elephants have been intensified and negatively impacted
local communities’ quality of life. Despite increasing concern and urgent needs for solution, limited studies explore landscape-scale spatiotemporal pattern of
this conflict. This study comprised of two parts. First, we identified HEC hotspots by applying Maximum Entropy modeling with remote sensing dataset
which represent level of resource suitability (EVI, TRI, Forest%, KBDI, distance to forest and water) and human disturbance (human population density,
distance to road, lit-up areas, and protected habitat). Two-dimensional conflict matrix based on thresholding approach was used to categorized predictive
results into four groups (high, likely, low, and rare). In the second part, we quantified land cover on 2000, 2005, 2010, 2015, and 2018 using random forestclassifier and overall land cover changes to that within high HEC zones. We found HEC probability were governed by distance to forest and protected areas,
drought condition, changes in vegetation, and human density. However, land cover changes were unlikely a cause of increase in HEC, but some land covertype (e.g. plantation) may assist elephants to move through the landscape outside natural forest.

1. BACKGROUND

2. METHODOLOGY

DatasetResource
KBDI (Drought index)
MOD09A1
MCD12A1
Landsat Water Surface
SRTM (Topographic)

Fig.1: Wild elephant herd in feeding in cassava fields(matichon news, 2017)

Objectives
1. Model spatial pattern of crop damage by
wild elephants using satellite-derived data
and maximum entropy modeling
2. Assess trend in HEC probability over 10
years period, 2009-2018
3. Quantify the changes in land cover within
identified HEC hotspot compare toDisturbance
DMSP & VIIRS
LandscanThailand Highway
WDPA (Protected Areas)

Fig.2: Location of study area in Eastern Thailand

3. RESULTS

Fig.3: Dataset and flow of this study

(a)

(b)

Fig.5: Extracted from dry season, the high HEC
season, (a) Temporal distribution of areas predicted
as High, Low, and Very Low category during 20092018, and (b) Changes in HEC probability from2009 to 2018 visualized using RGB composite, Red:
negative slope (decreasing trend), Green: intercept(baseline of HEC probability in 2009), and Blue:
positive slope (increasing trend).

21

v
Zone1-Angruenai
Zone2 - Khaoyai

Fig.6: Land cover changes in 2000, 2005, 2010,2015, and 2018 for whole study area, within
Angruenai HEC zone, and within Khaoyai HEC
zone (HEC zone = High conflict in dry season)

Fig.3: Simulated HEC zones based on location of reported HEC cases and relevant environmental responses
Fig.4: Total areas of HEC during dry season under each category, an increasing trend in high HEC
can be observed

1997

4. DISCUSSIONS & FUTURE WORK
• Overall, HEC occurrences are concentrated near protected areas and forest• Drought condition, vegetation changes (e.g. green-up), and human population density also
influence spatial distribution of HEC• Potential High HEC zones are estimated mostly in 2 areas: i) around Ang Rue Nai WS (Rayong,
Chonburi, Chantaburi) and ii) cluster near Khao Yai NP (Nakhon Ratchasima, and Prachinburi)

REFERENCE

v

2004

2014

• Actions for each HEC zone, i) Rare: elephant-vehicle-collision ii) Low: land-use iii) Likely:
human behavioral change , iv) High: both land management (e.g. fences) and human awareness• In the last 20 years, forest continuously increased. Plantation expanded. However, composition ofland cover differed in each HEC cluster• Land cover is unlikely the cause of increase in HEC, but may assist in movement• Drought condition and its relationship to HEC, as well as response of each land cover type todrought should be further studiedv[1] Matichon News (2017). “Elephant conflict escalated as dry season approaches”. [2] Noonto, B (2009). “Managing HEC based on Elephant and Human Behaviors”. PhD thesis. [3] Mateo-Tom´as, Patricia et al. (2012). “Alleviating humanwildlife conflicts:
Identifying the causes and mapping the risk of illegal poisoning of wild fauna”. In: Journal of Applied Ecology 49.2, pp. 376–385 [4] Takeuchi, W et al. (2015). “Near-Real Time Meteorological Drought Monitoring and Early Warning System for Croplands in Asia”.
In: 36th ACRS 2015, 1.October, pp. 171–178. [5] Phillips, Steven J., Robert P. Anderson, and Robert E. Schapire (2006). “Maximum entropy modeling of species geographic distributions”. In: Ecological Modelling 190.3-4, pp. 231–259.

For further details, contact: Nuntikorn Kitratporn, Bw-601, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: tita@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)

53Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

Remote Sensing and Model-Based Methane Emission
Estimation from Paddy Rice Field over Bangladesh

photo

Md Rahedul Islam and Wataru Takeuchi

Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Japan

Introduction
Greenhous gas methane (CH4) emission from wetland paddy rice field is account for 55% of total greenhouse gas emission from agriculture(Stocker, 2014).
Global . agriculture emitting around4.6 Gt carbon dioxide equivalent (CO2-eq.) yr−1 in 2010 (Tubiello et al.,2013). Annually, approximately 34 million tones(Mt) of rice (7% of world rice production) are produced in Bangladesh, covering over 70% of total land (BBS, 2016). Production is expected to increase by
50% to meet the demand of an increased population with changing dietary preferences by 2050 (BBS, 2016). Agriculture is estimated to be one of the largest
sources of GHG emissions in Bangladesh, estimated at 78 Tera-gram (Tg) carbon di-oxide (CO2)-eq. in 2016, to which rice cultivation contributes
approximately 30% of total GHG (CO2-eq.) emitted from agriculture (FAOSTAT, 2018). Concurrently, Bangladesh is recognized as one of the world's mostvulnerable countries to climate change, due to socio-economic conditions and its geographical location (Islam and Nursey-Bray, 2017). It is necessary to
focus on the climate change vulnerability Bangladesh faced for the need of mitigation, and thus mitigation policy in agriculture should be developed.
However, In Bangladesh, emphasis has been given to adaptation rather than mitigation, although there is potential to reduce GHG emissions fromagriculture. To reduce greenhouse gas emission from rice cultivation, it’s very important to proper emission estimation from rice paddy field. There are anumbers of uncertainties to estimate methane emission from rice paddy. In this study we used remote sensing-based rice and irrigated rice area map and
IPCC model for methane estimation from rice paddy field in Bangladesh.
The main objective of this study to estimate methane emission from rice paddy field with remote sensing-based seasonal rice and irrigated rice area map
and regional adjusted IPCC model over Bangladesh from 2001 to 2018.

Result and Discussion

Data and Methodology
The MOD13A2 Kalman’s filtered NDVI and MCD12Q1 dataset used for seasonal rice
area mapping. The MOD16A2 potential evapotranspiration and GSMaP effective
precipitation data derived seasonal irrigated, supplementary irrigated and rainfed rice
area map been used in this study. The IPCC, 2006 guideline for CH4 emission
estimation from national inventories have been used for this study. We adjusted the
IPCC prescribed value based on regional characteristics of rice cultivation. Finally, we
compared our result with relevant study. The overall research flow shown in figure -1.

(r)

Methane Emission from Boro Rice(2001-2018)
MOD13A2 (Seasonal Rice Area, 2001-2018)

(d)

(a)

(b)

(e)

(f)

(g)

(h)

(i)

(j)

(k)

(l)

(c)

Methane Emission from Aus Rice(2001-2018)

IPCC, 2006 (Methane Emission
Estimation from Rice Paddy)
MOD16A2 and GSMaP (Seasonal Irrigated
Rice Area, 2001-2018)

Methane Emission from Amon Rice(2001-2018)

Figure 1: Research Flowchart࡯ࡴ૝ ࡾ࢏ࢉࢋ = ∑i,j,k (EFi,j,k ti,j,k  A i,j,k 10-6)

Annual Methane Emission from Rice Paddy(2001-2018)

(1)

(m)

(n)

(o)

(p)

(q)

CH4 Rice = Annual Methane emission from rice paddy field, Gg CH4 yr-1
EFi,j,k = Daily Emission factors under i,j,k conditions, kg CH4 ha-1yr-1
ti,j,k = Cultivation period for i, j, and k conditions, days
A i,j,k = Annual Rice cultivated area under i, j and k conditions, yr
i,j and k= Represent different ecosystems, water regimes, type and amount of organic
amendments, and other condition under which CH4 emissions from rice may vary.

ࡱࡲ࢏ = ࡱࡲࢉ  Sࡲ࢝  Sࡲ࢖  Sࡲ࢕  SF s , r(3 )SFo = [1 + {(ROAi RS × CFOAi R S ) + (ROAi FM × CFOAi FM)}] 0 . 5 9
ROAi RS = Application rate of rice straw (Bor o= 0.70, Aus/Amon = 0.40
ROAi FM = Application rate of Farm manure (0.60)
CFOAi R S = C o n v e r s i o n f a c t o r f o r o r g a n i c a m e n d m e n t ( R i c e
Straw)=1
CFOAi FM = Conversion factor for incorporated shortly before cultivation = 0.14(2)ࡱࡲ࢏ = Adjusted daily emission factor for cultivated rice areaࡱࡲࢉ = Baseline emission factor without organic amendment (IPCC default value, 1 )Sࡲ࢝ = Scaling factor for different water regime (Irrigated =1, Supplementary irrigated = 0.70, rainfed = 0.28)

Sࡲ࢖ = Scaling factor for preseason water regime before cultivation period ( default value = 1)
Sࡲ࢕ = Scaling factor for organic amendment (Boro = 1.40, Aus = 1.31, and Amon = 1.26)

SF s , r = Scaling factor for Soil type, rice cultivar etc. (Not considered in this study)

Equation 1, 2 and 3 are based on IPCC,
2006 guideline. The parameters value
are adjusted based on the ricecultivation
characteristics
ofBangladesh. The seasonal emission
rate is used for; Boro, Aus and Amon
season methane emission estimation

Figure 3: Annual methane emission distribution from rice paddy field of
Bangladesh; (a) 2001, (b) 2002, (c) 2003, (d) 2004, (e) 2005, (f) 2006, (g)2007, (h) 2008, (i) 2009, (j) 2010, (k) 2011, (l) 2012, (m) 2013, (n) 2014, (o)2015, (p) 2016, (q) 2017 and (r) 2018 .

Comparison with Relevant Studies

Result and Discussion
(a)
250

(b)

Boro Season

Aus Season

Amon Season

200
150
100
50
0

Irrigated

Supplementary
Irrigated

RainfedRice Irrigation Type

Figure 2: (a) Methane emission from seasonal and annual total rice paddy field of Bangladesh,2001 to 2018; (b) Seasonal methane emission rate from irrigated, supplementary irrigated andrainfed rice paddy field (in kg ha-1)

Conclusion

Figure 4: (a) Comparison of our RS-IPCC based annual methane emission from rice
paddy field with FAOSTAT, EDGAR3.2, CIAT and PIK inventory estimation; (b)Comparison our RS-IPCC based seasonal emission rate with CH4MOD2.5, DayCent,MODEVAL and field level CH4 flux data.

The highest seasonal CH4 emitted from irrigated Boro (218.4 kg ha-1), and lowest from rainfed Amon rice ( 55.0 kg ha-1). The annual methane emitted
from Boro, Aus and Amon rice are 1029.44 Gg, 780.91Gg and 110.05 Gg respectively. The Annual methane emission was 1384.97 Gg in 2001 and 1941.21
Gg in 2018. The methane emission from rice paddy field in Bangladesh gradually increasing over the time .

References:

1. IPCC, “Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories”. Agriculture, Forestry and Other Land Use, vol. 4, Chapter 5, 5.1-5.66, 2006.
2. Crippa, M., Oreggioni, G., Guizzardi, D., Muntean, M., Schaaf, E., Lo Vullo, E., Solazzo, E., Monforti-Ferrario, F., Olivier, J.G.J., Vignati, E., Fossil CO2 and GHG emissions of all world countries - 2019 Report, EUR 29849 EN, Publications
Office of the European Union, Luxembourg, 2019, ISBN 978-92-76-11100-9
3. CAIT Climate Data Explorer. 2017. CAIT Historical Emission data contains sector-level greenhouse gas (GHG) emissions data for 191 countries and the European Union (EU) for the period 1990-2014, including emissions of the six major
GHGs from most major sources and sinks. It also contains historical country-level carbon dioxide (CO2) emissions data Washington, DC: World Resources Institute. Available online at: http://cait.wri.org
4. Gütschow, Johannes; Jeffery, Louise; Gieseke, Robert (2019): The PRIMAP-hist national historical emissionstime series (1850-2016). V. 2.0. GFZ Data Services. http://doi.org/10.5880/PIK.2019.001

For further details, contact: Islam Md Rahedul, Bw-602, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: rahe@iis.u-tokyo.ac.jp)

54Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

Mangrove forest changes detection and biocapacity
estimation from 1985 to 2018 in China
Zheng Yuhan*, and Wataru Takeuchi
Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan
Abstract: Mangroves in China have experienced various changes in different time periods due to anthropogenic disturbances, climate change and national
restoration policy. However, few studies quantitatively analyzed these changes. This study detected the changes of mangroves in China from 1985 to 2018 bycombing Landsat and ALOS PALSAR images. The results demonstrated that the total areas of China’s mangrove in 1985, 1996, 2007, 2010 and 2018 were 20,086
ha, 18,033 ha, 22,428 ha, 23,639 ha and 24,602 ha respectively. Mangrove area began to increase after 1990s mainly due to the national conservation actions. The
causes for mangrove changes are various in different regions and time periods. However, most mangroves gained from aquaculture and lost to built-up. Thechanges between mangroves and other land covers also caused the biocapacity changes in coastal zone which contributed to around 17,000 gha increase of
biocapacity from 1996 to 2018.

2 Methodology

1 Introduction(Lanly 1982)(FAO 2007)(Spalding et al., 1997)(Giri et al., 2011)

1.30E+07

8.00E+06
1975
45000

2.1 Mangrove mapping and change detectionWorld

1.80E+07(Hamilton and Casey 2016)
1985

1995

(He and Zhang 2001)

2005

2015

China

35000

Fig. 1 In situ photos of mangroves in
Zhejiang province, China.

(Jia et al., 2018)

25000

15000
1950

1960

1970

1980

1990

2000

2010

2020

Fig. 2 Mangrove area changes.
Fig. 3 Location of study area
Objectives: Quantify the long-term mangrove dynamics with high accuracy by combining Landsat and ALOS PALSAR
images and analyze the main driving force for each province; Estimate the biocapacity changes in coastal ecosystems caused by the conversion between mangrove andother land covers.

3 Results

Table 1. Classification accuracy.
Province
ZJ
FJ
GD
GX
HN
HK
Macao
TW
Total

Area
(ha)
24.48
908.559,214.63
9,095.71
4,269.78
533.34
10.62
542.3424,602.45

Overallaccuracy (%)
88.89
98.76
96.22
98.30
93.25
99.02
93.83
96.03

Kappa
coefficient
0.62000.94960.90420.95710.8646
0.97940.81150.88582.2 Biocapacity estimation
Calculation of biocapacity for Single Land Use Type:BC = A × YF × IYF × EQF (National Footprint Accounting, 2019)
BC: biocapacity of a given land use type, gha (global hectare)
A: Area of a given land use type within a country, nha-1
YF: Yield factor of a given land use type within a country, wha nha-1
IYF: Intertemporal Yield factor of a given land use type for that year
EQF: Equivalence factor for given land use type, gha wha-1
Biocapacity /gha

12000

Mangrove
Biocapacity /gha

Fig. 4 Spatial distribution of China’s mangroves in 2018 and zoom views of
three mangrove natural reserves. The background of (a)-(c) are ALOSPALSAR-2 mosaic in 2018 shown in R: G: B = HH: HV: HH-HV composite. Fig. 5 Mangrove area changes in China.

MudflatInfrastructure
Agriculture
Aquaculture

7000

2000

-3000

SeawaterSalt marsh

-8000

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Fig. 7 Biocapacity of different land covers.

Series1

10771.95

11000

1985-2018

9000

1996-2018

7000
4840.415000
3583.85

3499.28

3000
1000
-1000

36.43
-22.27
ZJ

1232.2689.63752.46564.69FJ

GD

GX

203.45148.46

HN

Fig. 9 Biocapacity changes in different
regions.

TW

1985-1996-7782

1996-2007
12616

2007-2010
2562

2010-2018
2259

Fig. 8 Biocapacity changes indifferent time periods.
Biocapacity :The area changes of mangroves
contribute to the increase of
biocapacity in China:
17,437 gha (from 1996 to 2018)
4,821 gha (from 2007 to 2018)
2,259 gha (from 1996 to 2018)

4 Conclusions• Mangroves area decreased from 1985 to 1996, while kept increasing after
1996 mainly due to the national conservation actions since 1990s.
• Most mangrove gains came from aquaculture and mudflat, while losses were
due to built-up and aquaculture.
• Biocapacity changes are not only related to mangrove area changes but also
the change types.
• The uncertainties: Training samples (1985, 1996); Indices selected forclassification; Tidal inundation; Different mangrove species and ages.

Fig. 6 Mangrove gain and loss in terms of different land cover.

For references and details, contact: Zheng Yuhan, Bw-601, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL:http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/E-mail: yuhan@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)

55Remote Sensing of Environment and Disaster Laboratory

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

Analysis of Aerosol Optical Depth Variations in
Colombo, Sri Lanka Using MODIS Datasets

photo

Lilangi Varunika Wijesinghe, Wataru Takeuchi

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan
Abstract: Long-term aerosol concentration variations have been assessed on global and regional scales as it is an important input for thestudies related to air pollution, climate change and Earth radiation budget. Air pollution has become a serious environmental problem in many
cities of developing countries. Sri Lanka is not an exemption. This study analyses the temporal and seasonal variations of Aerosol Optical
Depth (AOD) retrieved by Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) to understand about air pollution in Colombo, Sri Lanka.
After removing outliers in daily AOD dataset from January 2001 to December 2018, monthly mean AOD dataset is obtained. Time series ofmonthly mean AOD values shows an increasing trend highlighting the rise in air pollution. Seasonal variations include low values for highrainfall receiving months; April, June, September, October and November. Land-use land-cover (LULC) classification is done using the CART
classifier on the Google Earth Engine (GEE) platform for the city using Landsat images. The correlation coefficient of urban area and average
yearly AOD for the study period is 0.85542 meaning the two has a strong statistical relationship. Port city construction in 2016 was the major
land-use change occurred in Colombo and the influence of this on aerosol concentration is studied by calculating relative AOD change dividing
the study period into two.

11.6: “Reducing impact of adverse air
quality on environment”

2. DATA & METHODOLOGY

1. INTRODUCTION
Air pollution has become a serious environmental problem in many cities of developing countries.
Sri Lanka is not an exemption. Colombo is the capital city of Sri Lanka which has the highest rate ofurbanization and industrialization.
• Sri Lanka is undergoing rapid urbanization and industrialization- By 2050, estimated urban population is 34%- GDP is increasing while energy consumption also increases- Level of industrialization in Sri Lanka is relatively low- Vehicle population is increasing

MODIS data

Census data

Landsat data

LULC Classification(CART, GEE)

Daily AOD values

Monthly mean AOD

Rise in air pollution

Accuracy
assessment

Calculating urban population(2001-2010 and 2010 – 2018)

Seasonal AOD
change(ADB, 2006 & CAI-Asia, 2008)

Urban area
expansion• Sri Lanka can be characterized into 4 monsoon periods- 1st Inter-monsoon: March - April- Southwest monsoon: May - September- 2nd Inter-monsoon: October - November- Northeast monsoon: December – February

Discussion on air quality change in Colombo, Sri Lanka

Figure 2: Vehicle population growth between 1991
and 2007

Figure 1: Urbanization increase between 1990 and 2005
and forecast for 2050•

DatasetProduct

SpatialResolution

DatasetDuration

MODIS

Deep_Blue_Aerosol_Optical_Dep
th_550_Land

10 km

2001 - 2018

Landsat

Landsat 5, 8

30 m

2001 - 2018

Using the below equation, the effect on AOD due to port city construction for each monsoon period is foundܴ݈݁ܽ‫ ݈ܽ݊݋ݏܽ݁ݏ ݄݁݃݊ܽܿ ܦܱܣ ݁ݒ݅ݐ‬ൌ

4. RESULTS & DISCUSSION
4.1 Time series of monthly mean AOD• Rainfall highest months for Colombo Municipal Council(Dept. of Meteorology, Sri Lanka) – April, May, June,
September, October, November‫ͳͲʹ ܦܱܣ ݁݃ܽݎ݁ݒܣ‬ͺ െ ʹͲͳͶ െ ‫ ܦܱܣ ݁݃ܽݎ݁ݒܣ‬ሺʹͲͲͳ െ ʹͲͳͶሻ‫ ܦܱܣ ݁݃ܽݎ݁ݒܣ‬ሺʹͲͲͳ െ ʹͲͳͶሻ

4.2 Urban area expansion of Colombo

1000
900
800

AOD * 1000

700
600
500
400
300

y = 0.7694x + 369.55

200
100

2001-01
2001-05
2001-09
2002-01
2002-05
2002-09
2003-01
2003-05
2003-09
2004-01
2004-05
2004-09
2005-01
2005-05
2005-09
2006-01
2006-05
2006-09
2007-01
2007-05
2007-09
2008-01
2008-05
2008-09
2009-01
2009-05
2009-092010-01
2010-05
2010-09
2011-01
2011-05
2011-09
2012-01
2012-05
2012-09
2013-012013-05
2013-09
2014-01
2014-05
2014-09
2015-01
2015-05
2015-09
2016-01
2016-05
2016-092017-012017-05
2017-092018-012018-05
2018-090

4.3 AOD variation in different monsoon periods

 Precipitation high months - April, May, June, September, October, November Precipitation low months - July, August, December, January, February, March

800

Population Population Population
growth(2001)(2018)

Urban
area(2001)

Urban
area(2018)

Urban
expansion

647,100

35.14

40.18

0.14

1,553,148

1.4

AOD(2001)AOD
AOD(2018) Growth369.55 535.74

0.45

700

4.3 Effect due to port city construction

AOD *1000

600
500

Time Period

AOD Growth400

April, May, June

0.16

300

July, August

-0.05

200

September, October, November

0.14

100

December, January, February, March

0.33

0

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Apr,May,June

2008

July,Aug

2009

2010
Year

2011

Sep,Oct,Nov

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Dec,Jan,Feb,March• The average seasonal AOD is low for the months April, May, June, and Sept, Oct, Nov due to high precipitations
as well as high in July, Aug and Dec, Jan, Feb, March due to dry weather

The value -0.05 in July, August
period is due to the increased
rainfall after 2013 in Colombo• The relative change of AOD due to port city construction is considerably higher and the highest
value is recorded in dry climatic season• Furthermore, after 2014, observations of 0.5 < AOD > 0.8 was frequent than the previous period

5. REFERENCES[1] M. Mehta, R. Singh, A. Singh, N. Singh, and Anshumali, 2016. “Recent global aerosol optical depth variations and trends - A comparative study using MODIS and MISR level 3 datasets,” Remote Sens. Environ., vol. 181, pp. 137–150[2] Y. Luo, X. Zheng, T. Zhao, and J. Chen,2014. “A climatology of aerosol optical depth over China from recent 10years of MODIS remote sensing data,” Int. J. Climatol., vol. 34, no. 3, pp. 863–870

For further details, contact: Ms. Lilangi Wijesinghe, Bw-601, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: lilangi@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)56

大気輸送モデルNICAM-TM による一酸化炭素シミュレーション
丹羽 洋介
国立環境研究所地球環境研究センター, 気象庁気象研究所
はじめに

大気中の一酸化炭素(CO)は主に化石燃料消費や森林火災から放出される燃焼起源のトレーサーであるため、温室効果ガスなどの解析において、濃度変動に対する起源別寄与を推定する際に有用な気体である。本研究では、温室効果ガスなどの解析を主目的とした大気輸送モデルNICAM-TM (Niwa etal., 2011)に新たなトレーサーとしてCOを追加し、輸送実験を行なった。さらに、逆解析システム
NICAM-TM 4D-Var (Niwa et al., 2017a,b) にCOからCO2への酸化過程も含むCOのアジョイント
モデルを新たに導入し、CO2-COジョイント逆解析システムを構築した。本発表では、2015年にインドネシアで発生した大規模火災に着目して、航空機観測プロジェクトCONTRAILのCO2データ（Machida et al., 2008）を用いて行なったCO2-COジョイント逆解析の結果 (Niwa et al., in
prep.) についても紹介する。

COフォワード・シミュレーション

NICAM-TMで計算された地表面のCO濃度分布（2015年3月平均値）

参考文献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
,+)L-. **+,K**,H(

波照間 (24 N, 124 E)

南鳥島 (24 N, 154 E)

西太平洋上空 (25 N, 146 E)

西太平洋上空 (25 S, 146 E)

モデル計算値を抽出した観測点▲ : 波照間 & 南鳥島○ : 西太平洋10 km(CONTRAIL観測を想定) 25 N & 25 S

COフラックスデータ
化石燃料起源：EDGARv4.3.2 (Janssens-Maenhout et al., 2019)
森林火災起源：GFEDv4.1s (van der Werf et al., 2017)
BVOC起源 ：VISIT (Ito and Inatomi, 2012; Ito, 2019)
OH（消失源）TransCom-CH4 (Patra et al., 2011)

NICAM-TMで計算された各観測点におけるCO濃度の時系列（1990‒2018）
ー 合計 ー 化石燃料起源 ー 森林火災起源 ー BVOC起源 ー CH4酸化起源
地上では化石燃料起源による寄与が大きく、OHによる季節変動も明瞭である。一方、上部対流
圏では季節変動は明瞭ではない。地上、上部対流圏共に経年変動に対する森林火災の寄与は大きく、特に上部対流圏の南半球側の観測点ではその寄与が相対的に顕著である。CH4の酸化による季節変動は他の起源と比べて逆位相であるが変動幅は小さい。

CH4濃度
NICAM-TM 4D-Varを用いて最適化 (Saunois et al., 2019)

CO2-COジョイント逆解析
89,:45.;<;67(v) /012345!

6(*7,'.+/"J#!

(iv) !"#$%&' ()*!+,-+."MT#(iii)$%&'()*+,-./"c#!

!

(ii) =$5>45".()*!+,-+ "M#!

!
01(2*3'/2415/"x#:(3;,)'7/<'+'-(-4-=,3*4/7*+*!

!

(i) 0&6%&7 ()*!+

2015年10月21日にひまわり８号によって捉えられたインドネシア森林火災からの煙（NICTサイエンスクラウドより）!

!

8'*.*49&,&/7*+*

逆解析システムNICAM-TM 4D-Varの概念図 (Niwa et al., 2017bより)

CO2-COジョイント逆解析におけるフォワード計算・アジョイント計算のフロー図。ここではCO2の観測データのみを取り込むことを想定。
ここでは示さないが本逆解析により大気のCO2, CO濃
度が独立の観測データと比較して再現性が向上していることが確認された。特にCO濃度の再現性向上が顕著であったことから、本解析
で森林火災起源のフラックスの表現が改善したことが示唆される。

CO2-COジョイント逆解析によって得られた2015年9月の炭素（CO2+CO）
フラックス分布。(a) 初期値, (b) 解析値, (c) 解析値‒初期値, (d) 森林火災起源の初期値, (e) 初期値に森林火災起源を除いた場合の解析値 (Niwa et al., in prep.)

CO2-COジョイント逆解析によって得られた森林火災起源の炭素（CO2+CO）フラックスの時系列（2015年8-10月）。異なる森林火災起源フラックスを初期値として得られた解析値を実線で、GFED, GFASのデータを点線で示す。 (Niwa et al., in prep.)

謝辞：本研究では国立環境研究所が保有するスーパーコンピュータ(NEC SX-ACE)および気象研究所が保有するスーパーコンピュータ(FX100)を使用した。

57

ૣળ੃৘෠峕岴岻峵12峘ৎ૬৑૗৿
3‫ع‬੗৉ਡ0$;'2$6峒崱崫崿嵑嵤嵑崌崨嵤峘ള়৓ੰෲ‫ع‬೘਽ᩬቻৈਣ୲ஞ0DUWLQD0)ULHGULFKো௖ึ૒

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58

P30

第22回環境リモートセン
シング シンポジウム
2020/02/20

上部対流圏のメタンの変動について○江口菜穂1、齋藤尚子2、丹羽洋介3

1 : 九州大学 応用力学研究所, 2 : 千葉大学 環境リモートセンシング研究センター, 3 : 国立環境研究所

２．データ：処理方法と特徴

１．はじめに

解析には、FTS TIR L2 V01.xx メタン鉛直プロファイルデータを用いた。
対象とした気圧面は、主に対流圏上層の 237 hPa である。(リトリーバ
ル手法の詳細は、Saitoh et al. [SOLA, 2012] を参照。) TIR L2 V01.xx
メタンデータは、他衛星や地上FTSとの比較解析でデータ質が評価されており、緯度帯や高度によるデータ質の差異が報告されている [Holl etal., AMT,2016; Zou et al., 2016; Olsen et al., AMT, 2017]。現在、各種航空機データとの検証解析が進められており、低緯度についてはおおむ
ね10-15 ppb程度で一致、北半球中緯度の夏季は若干GOSATのメタンが低めであることがわかっている [Saitoh et al., in preparation]。
解析期間は 2010 年 1 月から 2013年12 月の4年間である。L2 データ
から日毎に5度グリッドのグリッドデータを作成し、解析に用いた。各グリッド内の L2 データの月平均数は、2～3 個であった。海上のサングリ
ント等の観測頻度が多いところでは、10 個以上であった。
図 １より、自由度 (DOF : Degree of Freedom)は、夜間よりも昼間の値の方が高く、また高緯度 (60 度以北、以南) や雲高頻出域で、値が低い特徴がみられた。解析では、DOFが 0.2 以上かつ、各緯度、月毎にDFの平均値と標準偏差をとり、[平均値ー標準偏差×2] 以上のデータを用いた (図 ２) 。

GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite: 温室効果ガス観測技術衛星) の主センサである TANSOFTS (Thermal And Near infrared Sensor for carbon
Observation Fourier Transform Spectrometer) の熱赤
外域 (Thermal InfraRed: TIR) スペクトルより、二酸化炭
素とメタンの鉛直濃度プロファイルデータが導出され、Level 2 (L2) プロダクトとして一般に公開されている。
本発表では、FTS TIR L2 Version 01.xx (最新版) のメ
タン CH4 鉛直プロファイルデータを用いて、特に上部対流圏のメタンの季節・季節内変化と、数値モデルとの比較結果を報告する。
比較解析では、リトリーバル時に a prior として使用した国立環境研の大気輸送モデル (NIES-TM; Transport
Model ver.5) [Saeki et al., GMD, 2013] と非静力学全球モデル Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model(NICAM)–based Transport Model (TM) [Niwa et al.,JMSJ, 2011] で計算されたメタンデータを使用した。

図 1：自由度 DOF の分布。2010-2013 年1 月。赤、青線は日中と夜間、黒線は昼夜。実線は陸上、破線は海上。縦実線は平均値、縦破線は標準偏差、縦点線は標準偏差×2。

図 2：各緯度帯毎の自由度 DOF の季節変化。ただし、[DOFの平均値ー標準偏差×2] の分布。赤、青線は日中と夜間。実線
は陸上、破線は海上、点線は混合域。

解析に有効なデータは、低中緯度(40S-40N)ではほぼ
年中、高緯度では、北半球冬季の夜間のデータが解析から省かれる。

３．水平分布と季節変化
昼夜の違い

図 3b ： 図3aと同じ。ただし、昼間ー夜間の濃度差。1月と7月。

図 3a ：TIR リトリーバスのCH4 [ppmv] の水平分布。237hPa。
各月、日中。白抜きはデータ欠損。2010－2013年平均。

図 4 ：a priori のCH4 [ppmv] の水平分布。250hPa。各月。

• 年中、北半球の中高緯度で濃度が高く、南半球に行く程、濃度が低くなる。
• 北半球冬季、高緯度陸上および夏季の中央・東アジア域で濃度が高い。

図 5 ：NICAM-TM のCH4 [ppbv] の水平分布。250hPa。各月。但し、2009－2013年平均。

• 北半球冬季から春季の南半球中部太平洋で濃度が低い、
夏季から秋季は赤道インド洋から西部太平洋域にかけて濃度が低い。

４．緯度変化と年々変動

昼夜の違いは、約1％夜間の濃度が高い。高緯度陸上
で夜間が高く、低緯度陸上で昼間が高い。

• 数値モデルと同様な傾向がみられているが、数値モデルの方が南北両半球の濃度コントラストがきつい。

５．鉛直分布

図 6a ：237hPaの経度平均したCH4 [ppmv] の時間緯度断面図。
(上) リトリーバル値, (下) a priori。(左) オリジナル、(右) トレンドからの偏差。

図 7 ： 経度平均した TIR CH4 [ppmv] の緯度気圧断面図。2010－2013年平均。コンターは0.1 [ppmv] 毎。

図 6b ：図6a と同じ。ただし、464hPa 気圧面。

• 季節変化は、中高緯度で明瞭。低緯度は年々変動の方が卓説しているようだ。北半球高緯度は冬季に高く、春季に低い、中緯度は、秋季から冬季にかけて濃度が高い。
• 南半球も同様に中緯度では冬季に濃度が高い。10、11月の極大はエラーか？
• 対流圏中層では、中高緯度の変動がほぼ同時に起こっている。冬
季に濃度高く、夏季に低くなる。
• トレンドの傾向は、対流圏中、上層共に亜熱帯域で高くなっている。

６．考察
これまでの先行研究で指摘されている、南北半球間のコントラスト、北半球夏季のシベリア、北米大陸北部での極大と季節変化の特徴がリトリーバル値にみられていた。
上部対流圏においては、対流活発域での上層への輸送がみ

図 8 ： 図7と同じ。ただし、a priori (NIES TM).

CH4 の高濃度域は北半球高緯度地表面付近にみられ、そこから、上層および南側に広がっている様子がみられる。対流活動が活発な低緯度で、上部対流圏への伸長および、上部対流圏での南半球への延伸がみられる。特に北半球夏季に顕著である。8～11月の南半
球上部対流圏の極大は不明。
南半球への水平方向の広がりは、数値モデルの特徴と異なる。NIES TM は特に積雲による鉛直輸送の特徴
が他のモデルよりも強いことが指摘されており [Eguchi
et al., ICDC8, 2009]、対流圏内の特に北半球側で濃度
コントラストがみられる。それ以高の成層圏との境が明瞭である。一方、NICAM-TM は上部対流圏での南半球への延伸は見られない。また成層圏も含めて、濃度が一様で、混合過程が卓越していることが示唆される。
図 9 ： 図7と同じ。ただし、NICAM-TM。

られているが、その北側の成層圏領域との間の壁が明瞭に見られている。また対流圏中層の南への広がりと、対流圏最下層の低濃度の信憑性を今後、確認していく。
メタンは水蒸気と気温に敏感な物質であるので、これらの他の物理量と合わせて、今後解析をおこなっていく予定である。

謝辞：本研究はGOSAT の Research Announcement (RA) 課題として取り組んでいる。また本研究の一部は、環境省環境研究総合推進費 2－1701 (温室効果ガスの吸排出量監視に向けた統合型観測解
析システムの確立) の支援を受けて実施した。

59

７．参考文献Holl et al., AMT, 9, 1961–1980, doi:10.5194/amt-9-1961-2016, 2016
Niwa et al., JMSJ, 89, 255-269, doi:10.2151/jmsj.2011-306, 2011
Olsen et al., AMT, 10, 3697－3718, doi:10.5194/amt-10-3697-2017, 2017
Saeki et al., GMD, 6, 81–100, doi:10.5194/gmd-6-81-2013, 2013
Saitoh et al., SOLA, vol.8, doi:10.2151/sola.2012-036、2012.
Zou et al., AMT, 9, 3567–3576, doi:10.5194/amt-9-3567-2016, 2016

Remote Sensing of Environment and Disaster Laboratory

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

EMISSION INVENTORIES FOR KEY SECTORS IN HO CHI MINH
CITY, VIETNAM

photo

Nguyen Thi Quynh Trang, Wataru Takeuchi

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

11.6: “Reducing impact ofadverse air quality on
environment”

1. ABSTRACT
Emission inventory (EI) is required tool for both user community of air quality models and policy makers, regarding air pollution controlling. In
light of this fact it is important to update and compile the local emission inventories using available data so that the scientific background ofeffective policies and the input data for atmospheric transport and deposition models can be designed.
Objective - to model the evolution of main anthropogenic emission sectors in HCMC using statistical data and remote sensing data. Expected
outputs are gridded EIs for key anthropogenic emission sectors cover from 2009 to 2016. These EIs has monthly interval and 1 km spaceresolution and includes 12 species: SO2, NOx, CO, NMVOC, PM10, PM2.5, BC, OC, NH3, CH4, N2O, and CO2.
Study sites: - Hochiminh city, Vietnam. This city has the relative independence on other adjacent sources. facilitating the compiling local EI.
Result: Emissions of Transportation sector in HCMC were over 682 Gg CO, 84.8 Gg NOx, 20.4 Gg PM10 and 22000Gg CO2 in 2016, which are
were 1.8, 2.6, 2.5 and 2.03 times of the ones in 2009, respectively. The emissions of Manufacturing industry and Residential sectors include
both fuel consumption and electricity consumption. Electricity consumption is the most dominated emission source. In 2016, the electricity
consumption of these two sectors emitted 6985 Gg and 6691 Gg of CO2, respectively, increasing by 87% and 45% in compare with 2009,
respectively. Transportation is by far the highest emission source. The central business districts like Quan 1, Quan 4 and Quan 7 express thehighest emission intensities.

2. STUDY SITE AND BACKGROUND

3. METHODOLOGY
GHG Emissions by Sector

Fig. 3 Flowchartof study
GHG Emissions in Stationary
energy Sector

Fig. 1 Study site – Ho Chi Minh city,
Vietnam.

Available EIs in HCMC applied Tier 1
approach provided by 2006 IPCC
Guidelines and they are not up todate anymore. Besides, the spatial
allocation of emissions to create
emission maps is needed for both
policy makers and air quality
numerical model users.

Fig. 2 GHG emissions by sector in HCMC,
2013 provided by JICA, 2015. Three key
emission sectors are: Transportation,
Manufacturing Industry and Residential
sectors

Fig. 2 Flowchart of study

4. RESULTS
4.1. Annual emissions of three key sectors

4.2. Emission maps of three key sectors

Fig. 5 Annual CO2 emissions of Electricity
consumption and Fuel consumption of
Manufacturing industry and Residential
sector in HCMC
Fig. 4 Comparison of annual emissions (Scope 1) among three main sectors
in HCMC from 2009 to 2016
5.

5.CONCLUSIONS

S has the highest sharing ratio among three emission sectors.
- Transportation
The emissions of CO, NOx, SO2 and CO2 from traffic in 2016 in HCMC were 1.8, 2.6,
2.5 and 2.03 times of the ones in 2009, respectively.
- In terms of Manufacturing industry and Residential sectors, electricity consumption
is the most dominated emission source. In 2016, the electricity consumption fromthese two sectors increased by 87% and 45% in compare with 2009, respectively.
- Basing on emission maps, the central business districts like Quan 1, Quan 4 andQuan 7 express the highest emission intensities, which can be over 1900 times of theones in outskirt area.

Fig. 6 Annual CO2 emissions of three key
sectors: Transportation, Manufacturingindustry and Residential sector in HCMC
Fig. 7 Emission maps of three key sectors in HCMC in 2016

For further details, contact: Ms. Quynh Trang, Bw-601, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: qtrang@iis.u-tokyo.ac.jp)60

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QDWLRQDOOHYHOIRUD\HDUSHULRG(YHQWKRXJKWKHUHFDQEHLPSURYHPHQWVLQDFFXUDF\WKLVUHVXOWPHDQV:HFRXOGPRQLWRUWKHVHDJUDVVGLVWULEXWLRQLQWKHPRVWUHFHQW\HDUVZKRPRVWRI9LHWQDP7KLVZRXOGSURYLGHDFRVWHIIHFWLYHPHWKRGWRDVVLVWLQWKHPRQLWRULQJRIVHDJUDVV

6RPHUHODWLYHPLQRUVHDJUDVVEHGVZHUHGLVFRYHUHG
$VILHOGVXUYH\VDUHH[SHQVLYHDQGDUHUDUHO\GRQHLQGHYHORSLQJFRXQWULHVWKLVUHVXOWKLJKOLJKWVWKHLPSRUWDQFHRIUHPRWHVHQVLQJWHFKQLTXHVIRUVHDJUDVVHFRV\VWHPFRQVHUYDWLRQ$UHDVZLWKH[WHQVLYHKXPDQDFWLYLWLHVORVWRIWKHLUVHDJUDVVLQEHWZHHQ0RVWUHOHYDQWGULYHUVWRFKDQJHVDUHODQGUHFODPDWLRQDQGDTXDFXOWXUH0RVWVHDJUDVVZDVORVWGXULQJWKHODWHVGXHWRDJJUHVVLYHODQGXVHSROLF\DQGKDVEHHQEHWWHUFRQWUROOHGUHFHQWO\

7KLVUHVXOWSURYLGHVWKHIRXQGDWLRQIRUWKHPRGHOOLQJRIWKHIXWXUHGLVWULEXWLRQRIVHDJUDVV

7KLVSDSHUKLJKOLJKWHGWKHQHHGWRXSGDWHWKHJOREDOHVWLPDWHRI%OXHFDUERQVWRFNV

7KLVUHVXOWFDQEHXVHGWRHVWLPDWHWKHELRPDVVDQGFDUERQVHTXHVWUDWLRQYDOXHRIVHDJUDVVHFRV\VWHPV
7KLVDGGVWRWKHFDUERQVWRFNLQYHQWRU\RIHDFKFRXQWU\DQGSURYLGHVHFRQRPLFEDVLVIRUFRQVHUYDWLRQ

1H[WVWHS

2EVHUYLQJWKHFKDQJHVLQVHDJUDVVHFRV\VWHPLVDOVRDQLQGLFDWRURIHQYLURQPHQWDOTXDOLW\7KLVLVFUXFLDOIRUULVNDVVHVVPHQWLQILVKHULHV(VWLPDWHWKHHFRV\VWHPYDOXHVIRUWKHVHVHDJUDVVEHGVE\LQFRUSRUDWLQJELRPDVVHVWLPDWHVGHQVLW\VSHFLHV)XUWKHUYDOLGDWLRQDQGVKDUHWKHVHUHVXOWVDVDGDWDEDVH

7KHUHDUHVLPLODULWLHVEHWZHHQVHDJUDVVORVVDQGPDQJURYHORVVLQ9LHWQDPWKLVFRXOGEHGXHWRFKDQJHV
LQFRDVWDOODQGXVHSROLFLHV$QDO\]HIDFWRUVWKDWLQIOXHQFHGLVWULEXWLRQ LPSDFWVRIODQGUHFODPDWLRQDTXDFXOWXUHQXWULHQWORDGLQJ

5HIHUHQFHV'XDUWH&0%RUXP-6KRUW)7DQG:DONHU'6HDJUDVVHFRV\VWHPVWKHLUJOREDOVWDWXVDQGSURVSHFWV,Q$TXDWLFHFRV\VWHPVWUHQGVDQGJOREDOSURVSHFWV SS &DPEULGJH8QLYHUVLW\3UHVV)RXUTXUHDQ-:'XDUWH&0.HQQHG\+0DUEj1+ROPHU00DWHR0$«6HUUDQR2  6HDJUDVVHFRV\VWHPVDVDJOREDOO\VLJQLILFDQWFDUERQVWRFN1DWXUH*HRVFLHQFH  ±KWWSVGRLRUJQJHR+RVVDLQ06%XMDQJ-6=DNDULD0+ +DVKLP0  7KHDSSOLFDWLRQRIUHPRWHVHQVLQJWRVHDJUDVVHFRV\VWHPVDQRYHUYLHZDQGIXWXUHUHVHDUFKSURVSHFWV,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORI5HPRWH6HQVLQJ  ±KWWSVGRLRUJ
1JX\HQ971DWLRQDO5HSRUWRQ6HDJUDVVRIWKH6RXWK&KLQD6HDLQ9LHWQDP5HYHUVLQJ(QYLURQPHQWDO'HJUDGDWLRQ7UHQGVLQWKH6RXWK&KLQD6HDDQG*XOIRI7KDLODQG81(3*()SS
3KLQQ65RHOIVHPD&.RYDFV(&DQWR5/\RQV06DXQGHUV0 0D[ZHOO3  0DSSLQJPRQLWRULQJDQGPRGHOOLQJVHDJUDVVXVLQJUHPRWHVHQVLQJWHFKQLTXHV,Q6HDJUDVVHVRI$XVWUDOLD6WUXFWXUH(FRORJ\DQG&RQVHUYDWLRQKWWSVGRLRUJB
8QVZRUWK5.)0F.HQ]LH/-&ROOLHU&-&XOOHQ8QVZRUWK/&'XDUWH&0(NO|I-6«1RUGOXQG/0  *OREDOFKDOOHQJHVIRUVHDJUDVVFRQVHUYDWLRQ$PELR  ±KWWSVGRLRUJV\:D\FRWW0'XDUWH&0&DUUXWKHUV7-%2UWK5-'HQQLVRQ:&2O\DUQLN6«:LOOLDPV6/  $FFHOHUDWLQJORVVRIVHDJUDVVHVDFURVVWKHJOREHWKUHDWHQVFRDVWDOHFRV\VWHPV3URFHHGLQJVRIWKH1DWLRQDO$FDGHP\RI6FLHQFHV  ±KWWSVGRLRUJSQDV

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61

Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

Groundwater Storage Changes in Xilingol, China
Estimated from GRACE Observations
Yaru Muschin, Wataru Takeuchi
Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan
Abstract: Groundwater is a vital water resource for agricultural, industrial and domestic water use, especially in arid and semi-arid regions. Xilingol of Inner Mongolia Autonomous
Region, China, is undergoing the depletion of water resources, which is mainly caused by water consumption through irrigation and coal mining. To protect this ecologically fragile
environment with limited water resources, it is crucial to monitor groundwater storage (GWS) changes and control groundwater depletion. However, insufficient in situ measurements arelimiting the quantification of GWS changes. Launched in March 2002, the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) twin-satellites provide global observations of total water
storage (TWS) anomalies, which are the sum of the water stored in the land, including snow, surface water, soil moisture, and groundwater. GWS anomalies can be estimated by removing
other water storage components from TWS anomalies. In this study, GWS anomalies from 2002 to 2017 in Xilingol is assessed using GRACE observations and Global Land Data
Assimilation System (GLDAS) hydrological model. Increase in soil moisture is detected, while GRACE-derived GWS anomalies exhibit significant decreasing trends with rates of -0.20
cm/year, -0.37 cm/year and -0.50 cm/year in less cropland area, mining dominant area and cropland dominant area, respectively. The results suggest that GWS changes are closely related
to human activities and climate change. Groundwater depletion exacerbates from 2008, when coal mining became the major industry in this region. GWS recovers in the years with more
rainfall. The results would provide information on GWS changes in Xilingol where there are limited ground measurements.

1. INTRODUCTION

2. METHODS

Fig.3 Location of the study area Objective: Estimation of the spatial and

Fig.1 Water consumption amount in Xilingol

temporal features of groundwater storagechanges in Xilingol using GRACE data.
Dataset: Gravity recovery and climate experiment mission (TWSA)

4
3.5

Global land data assimilation system (SM, SWE, CW)
Tropical rainfall measuring mission (precipitation rate)
Global food security-support analysis data (cropland)

Hundred million m3

3
2.5
2
1.5
1
0.5
0

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Agriculture

Industry

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Year
Ecology

16000

18

16

14000

16

14

14

12
10
8
6

Ten thousand ha

12000

Ten thousand ton

Ten thousand ha

Afforestation area

Coal production

Cropland area
18

10000
8000
6000
4000

4

0
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

0
2002

10
8
6
4

2000

2

12

2
2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

0
2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

0.25

3. RESULTS & CONCLUSIONS

Total water = groundwater+ soil moisture+ surface
water+ snow water equivalent+ canopy water

Fig.4 A coal mine on the Xilingol grasslandand horses grazing next to the coal mineFig.2 Changes of cropland area, coal production and afforestation area in Xilingol

1

5

3

0.2

mm/hr

-1

0.1

-3

-5

0.05

Equivalent water height (cm)

1
0.15

-7
0

-0.05

(2)

(1)

0.25

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

-9

-11

2

5

3

0.2

mm/hr

-1

0.1

-3

-5

0.05

Equivalent water height (cm)

1
0.15

-7
0

(3)

-0.05
0.25

Fig.5 Coal mining area and cropland distributions across Xilingol

2002

3

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

-9

-11

GW -0.50cm/yr

5
3

0.2

mm/hr

 Groundwater storage is decreasing in Xilingol; decreasing rate ishigher in cropland area (3) and lower in less cropland area (1).
 Groundwater storage decreased significantly around 2008 in area (2),which is consistent with the time of the mining boom.
 Groundwater storage recovered from 2012-2016, which are theyears with more rainfall.

-1
-3

0.1

-5

0.05

-7
0

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

-0.05

Equivalent water height (cm)

1
0.15

-9
-11

Precipitation rate anomalies

GWSA

TWSA

Fig.6 Time series of TWSA, GWSA and precipitation rate anomalies

4. DISCUSSIONS & FUTURE WORK Assessment of the impact of human activities(coal mining, irrigation,tableafforestation) on
Transpiration of vegetation should also be considered to model the groundwater Surface water storage has not been removed from total water storage, which could affect the results.
 Validation of the groundwater storage changes is not discussed due to the unavailable groundwater well observations.
 Mass changes caused by coal mining may be mistakenly identified as a part of the total water storage changes.

groundwater storage changes.

REFERENCES

 D.N. Wiese. 2015. GRACE monthly global water mass grids NETCDF RELEASE 5.0. Ver. 5.0. PO.DAAC, CA, USA.. Dataset accessed [YYYY-MM-DD] at https://doi.org/10.5067/TEMSC-OCL05
 Rodell, M., P.R. Houser, U. Jambor, J. Gottschalck, K. Mitchell, C.-J. Meng, K. Arsenault, B. Cosgrove, J. Radakovich, M. Bosilovich, J.K. Entin, J.P. Walker, D. Lohmann, and D. Toll, The Global Land Data Assimilation System, Bull. Amer. Meteor. Soc., 85(3), 381-394, 2004.
 Thenkabail P.S., Knox J.W., Ozdogan, M., Gumma, M.K., Congalton, R.G., Wu, Z., Milesi, C., Finkral, A., Marshall, M., Mariotto, I., You, S. Giri, C. and Nagler, P. 2012. Assessing future risks to agricultural productivity, water resources and food security: how can remotesensing help?. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, August 2012 Special Issue on Global Croplands: Highlight Article. 78(8): 773-782v

For further details, contact: Yaru, Bw-601, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: yaru@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)

62Regrowth and LUC-Emission: traps behind the plausible consistency in net CO2 flux
in TRENDY-v8 models
Zhongyi Sun *1, Masayuki Kondo 2, Kazuhito Ichii 2, Tomomichi Kato 3
1

Field Science Center for Northern Biosphere, Hokkaido University, Hokkaido, Japan.

2 Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University, Chiba, Japan.
3 Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University, Hokkaido, Japan.

Although the existence of large carbon sink in terrestrial ecosystems is well established, the detailed information and components ofthis sink remain uncertain. In order to study the global scale ecosystem carbon cycle and budget, several dynamic global vegetation
models (DGVMs) have been developed and considered to be the most suitable way. However, almost all the estimates of carbon fluxes based on each model
vary widely. Among them, the net CO2 flux (i.e., NBP) seems to have a plausible consistency. Therefore, in this study, the differences between different
models of the net CO2 flux were analyzed in detail to figure out Whether this consistency is true and what facts are behind it.

INTRODUCTION

MATERIAL AND METHODS
Simulations of the global dynamic vegetation models (DGVMs) used in this study are from the TRENDY v8.
CABLE-POP; CLASS-CTEM; CLM5.0; DLEM; ISBA-CTRIP; ISAM; JSBACH; JULES-ES; LPX-Bern; ORCHIDEE; ORCHIDEE-CNP; SDGVM; VISIT.

Forcing dataset:

Global atmospheric CO2: 1700-2018 annual time-series, derived from ice core CO2 data merged with NOAA annual resolution from 1958 onwards.
Land use change (LUC): ~1950 LUH2 v2h; 1950-2019 based on new inputs from HYDE, and new FAO data for the national wood harvest demands.
CRU Climate forcing: 0.5 degree CRU monthly historical forcing over 1901-2018
S2_NBP = (S2_NBP – S1_NBP) + S1_NBP
CRU-JRA climate forcing: 0.5 degree CRU-JRA55 6-hourly historical forcing over 1901- 2018
CO effect2

Simulation protocol:(CO2 + Climate) effects

S1: variability in CO2 (time-invariant “pre-industrial” climate and land use mask)
S2: variability in CO2 and climate (time-invariant “pre-industrial” land use mask)
S3: variability in CO2, climate and LUC (all forcing time-varying)

Net CO2 flux

△FClimate

S3_NBP = (S3_NBP – S2_NBP) + S2_NBP

△FNet

-

△FCO2

Climate effect△FCO2+Climate

Regrowth flux

+

△Freg

Net LUC flux

Negative sign (+): a net sink to the land
Positive sign (－): a net source to the atmosphere

LUC emissions△FLUC△FLUCe(S3_NBP – S2_NBP) = (S3_NEP - S2_NEP) +(S3_NBP – S3_NEP) - (S2_NBP – S2_NEP)

Fig.1 Sign Convention for Net CO2 Flux

Fig.2 Descriptions of Flux Terminologies

RESULTS AND DISCUSSION

Fig.3 Plotbox of △Fnet estimates of each modelFig.4 Time-series of fluxes' standard deviation

DLEM

JSBACHJULES-ES

LPX-Bern

ORCHIDEE

1951

1961

1981

1991

2001

2011 2018

Time (year)

Fig.6 Time-series of forest cover rate in two hotspot regions.

3

CLM5.0
CLASS-CTEM

DLEM

ISAM
ISBA-CTRIP

JSBACHJULES-ES

LPX-Bern

ORCHIDEE

SDGVM
ORCHIDEE-CNP

VISIT

3

6

9

12
1971

CABLE-POP

070

Region3

Carbon (kgC/m2)

Region276

VISIT(a) Region3

1950 2018

82

SDGVM
ORCHIDEE-CNP

6

9

ISAM
ISBA-CTRIP-388

CLM5.0
CLASS-CTEM

0

Carbon (kgC/m2)

94

CABLE-POP-3

non-cropland or grazing cover rate
(%)

100

12

Fig.5 Spatial distribution of fluxes' standard deviation of 1950-2018.

1950 2018(b) Region2

Fig.7 Accumulated Carbon flux and carbon in vegetation during the last 7 decades over two hot spot regions.

63

!"#$%"& '"(')(*& $+& "(,)-$(#"(%& .(/& /)'.'%"-& 0.1$-.%$-2

3('%)%4%"& $+& 3(/4'%-).0& 56)"(6"7& 89"& :(),"-')%2& $+&8$;2$7& <.=.(

õæëýøíýãT¸ÊBRDFèöùþĂèúĀ
Ò6lÑ_pfÒÌ¸ÍÓIr!"#$#

Takumi FujiwaraāWataru Takeuchi
IIS, The University of Tokyo
Spatial resolution of voxel model for BRDF simulation!"#$%&'$( )&%*+,# -*.*%/'$*+0&1 2/31/'$&0 '/ 4*#$%*",$*+0 5,0'$*+0 6-2457 #*8,1&$+% 9&# "//0 ./:/1+;/.< =9/ 8+ ./1 '+0#*./%# :&%*+,# :/>/$&$*+0 ;&%&8/$/%# &0. ,#/ . ?+0$/@&%1+ %&A $%&'*0>< B#*0> $9/ #*8,1&$+%C #/0#*$*:*$A &0&1A#*# +3 -245 $+ #/:/%&1 :/>/$&$*+0 ;&%&8/$/%# 6/<>< 1/& 3 &%/&C #$/8 :+1, 8/ &0. 1/& 3 *0'1*0&$*+0 7 9& # "//0 .+ 0/<
D+E/:/%C $9/ #;&$*&1 %/#+1,$*+0 +3 & 8+./1 $+ %/;%/#/0$ 3+% /#$ *# &1#+ *8;+%$&0$ "/'&,#/ -245 *# &33/'$/. +0 & #9&.+E< =9/ &*8 +3 $9*# #$,.A E&# $+ &0&1A#*# +3 -245 $+#;&$*&1 %/#+1,$*+0 +3 # 8+./1< =9/ :+F/1 8+./1 E&# ,#/. 3+% %/;%/#/0$ & 3+% /#$ &0. G/0$*0/1HI E&# & $&%>/$ *8&>/< 5*%#$1AC $9/ % /31/'$&0'/ E&# #*8,1&$/. "A '&1',1&$/. 3+%#9&.+EJ#9& ./< =9/0 :+F/1 #*K/ E&# L<I8< G/'+0.1AC :+F/1 #*K/ E&# '9&0>/. $+ L<M8C N<L8C &0. I<L8< 5*0&11AC %/31/'$&0'/ #*8,1&$/. "A /&'9 :+F/1 #*K/ E&# '+8;&% /. E*$9
G/0$*0/1HI #,%3&'/ % /31/'$&0'/< =9/ %/#,1$ #9+E/.C *0 '&#/ +3 "& 0. E&# OP2C 2?GQ E&# 8*0*8, 8 &$ :+F/1 #*K/ E&# L<I8< D+E/:/%C *0 '&#/ + 3 "&0. E&# )PG &0. "& 0. R!C 2?GQ&$ :+F/1 #*K/ E&# L<I 8 E&# 1&%>/% $9 &0 2?GQ &$ +$9/% :+F/1 #*K/< 5,$,%/ $&#S *# $+ & ;;1A $9*# #*8,1&$*+0 8/$9+. $+ +$9/% 3+% /#$ &0 . '+ 03*% 8 $9/ #;&$*&1 %/#+1,$*+0 3+% -245#*8,1&$*+0<

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®¬¥©£  ¯ª±¡§ ¨ª ¡§-+J3@ '3@4 /$ &15* -II-5 %&'( 7#:/83@4 0@: 3@>/2<3#@ #1 <$2?=$?2/ !0207/$/2< 1#2 <!02</ >/4/$0$3#@=0@#!E*K PQQQ P0$/%0&$*+0&1 T/+#'*/0'/&0. 2/8+$/ G/0#*0> GA8;+#*,8* A#2#@$#* L@$023#* M0@0:0*
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2019年度共同利用研究成果報告会および第22回「CEReS環境リモートセンシングシンポジウム」
令和2年（2020年）2月20日（木)発表内容について（スケジュール）
1．背景（What)

補助金が農家の行動心理に与える影響の分析（登録番号：KO12）• 農業について：• 世界の食料生産の地理空間的分布• 日本の現状と課題• 現状：農家の生産意欲を促進する飼料用米の補助金について• 課題：１．飼料用米の補助金と農家の行動心理の相関関係が把握されていない•
２．飼料用米の補助金の影響→検証

李想、鈴木宣弘、市井和仁（千葉大学）（東京大学）（千葉大学）

2．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向について（How)• 分析結果• 農家の考え方• 両者の相関関係について~①農家の行動心理と飼料用米の生産選択の傾向＆②飼料用米の補助金• シナリオごとに分析した結果：GIS上に表現する
3．討論とまとめ：農業政策（飼料用米の補助金）についての認知の差（Summarｙ）

世界の食料生産
空間的な分布トウモロコシの例ー生産、輸出、輸入• 農業の重要性• 食料、飼料、（サステナブル）経済発展の土台、「武器」としての機能（政治の比較優位性）

１．背景（What)
農業について：日本の現状と課題• 世界の食料生産• 空間的な分布• 二極化した構造～農産物の純輸入国（日本，中国，韓国等）と純輸出国（アメリカ，カナダ，ブラジル等）• 日本の現状• 食料自給率～38％付近で横ばい、飼料自給率～27％• 食料輸入に依存• リスク：食料危機ー関税の引き上げや輸出禁止などの制限• 課題• 飼料・食料の自給率の向上ー輸入トウモロコシに代えて家畜に米を飼料とする• 飼料用米は、水田を活用して生産できる優れた飼料。
• お米づくり―日本の気候、土地の条件、伝統文化

生産量
輸出量
輸入量

2．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向についての分析

1．背景（What)

調査対象者の特徴とアンケート調査の実施

農家の生産意欲を促進する政策ー• 調査対象者：農家

飼料用米の補助金•

特徴：
１．主業農家（農業所得が主）：58.1%、副業的農家（農外所得が主）：41.9%
2．女性：11.6％、男性：88.4%• 調査期間と地域と人数：①調査期間：2019年11月6日～2020年1月25日②地域：東北、中部、近畿、四国、九州・沖縄 (データの収集：今年も継続)•••③人数： 回答者数：44、配布した質問票の数： 917部、有効回答率：4.8%

実施した期間：2019年11月～2020年1月

調査方法：アンケート調査の実施
- 質問票

65

地域別の回答傾向の差
地域別の回答傾向の差

２．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向についての分析 ~続き

2．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向についての分析 ~続き
地域別の回答者数とアンケート調査票の回収率について～続き

農家の考え方（How)と分析結果

地域別の回答者数

飼料用米の補助金の金額は妥当かどうか

回答者数（人）現在の飼料用米の補助金の金額が期待と比べてど
う違いのか

27

7
2

1

関東

近畿

6
1

中部

九州、沖縄

東北

四国

アンケートの回収率の例：関東（6.7%）、近畿（0.7%）、中部（5%）、九州・沖縄（4.5%）

2．プロスペクト理論と農家の行動心理ープロスペクト理論の予測、農家の反応

２．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向についての分析 ~続き
補助金の変化＆農家の行動選択の変化

飼料用米の補助金が現在の金額より10％減った
ら、農家の行動はどう変わるのか？

• プロスペクト理論• 人は利益より損失を大きく見積もること。

飼料用米の補助金が現在の金額より10％増えた
ら、農家の行動はどう変わるのか？

農家の行動ー予測外の反応• 損失回避性（Loss aversion）
ー人間は利得よりも損失の方が2倍強く感じる～軸は「心理的価値」、横軸は「金額（ドル）」２．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向についての分析 ~続き
千葉の飼料用米の生産を例に

２．飼料用米の補助金と農家の行動選択傾向についての分析~続き
分析結果ー飼料用米の補助金と農家の行動心理の関係
今後の飼料用米の補助金が現在の金額より10％増えたら、農家の行動

今後の飼料用米の補助金が現在の金額より10％減ったら、農家の行動生産面積を現在よりも1 or 2割を増やす―32.6%

生産面積を現在よりも1 or 2割を減らす-14.6％

現状を維持ー39.5%

現状を維持ー41.5％

今後の飼料用米の補助金が現在の金額より10％減ったら、農家の行動の変化により、飼料用米にかかわる農業従事者の数と生産面積と生産量も変化
27年の生産面積：3,995ha
現状：飼料用米の生産生産を完全にストップ 39％
飼料用米の生産にかかわる農業従事者の数、生産面積、生産量（減少）66

未来：39%の農家の選択と行動
ー生産をストップする

未来：41.5%の農家の選択と行動
ー現状と同じ3．討論&まとめ：農業政策（飼料用米の補助金）
についての認知の差（Summarｙ)• 補助金の金額が変動（減るシナリオ）• ー飼料用米の生産減産、飼料用米の生産意欲の促進効果↓の可能性• 代替策（輸入品ー米国のトウモロコシなど、値段が安い）がある時に、補助金の効果が↓。

• 補助金以外の対策が必要

67

68

69

70

Monitoring earthquake and volcano phenomena
through HIMAWARI-8/AHI observations
GENZANO NICOLA 1,*, COLONNA R. 1, FALCONIERI A.2, FILIZZOLA C. 2, HATTORI K. 3, LISI M. 2, MARCHESE F. 2, PERGOLA N. 2 and TRAMUTOLI V. 1
1 School of Engineering, University of Basilicata, Via dell’ Ateneo Lucano, 10, 85100 Potenza, Italy

2 National Research Council, Institute of Methodologies for Environmental Analysis, C. da S. Loja, 85050 Tito Scalo (Pz), Italy;
3 Graduate School of Science, Chiba University, Yayoi 1-33, Inage, Chiba, 263-8522, Japan* Contact author: nicola.genzano@unibas.it

Remote sensed data provided by meteorological satellite sensors have proven themselves as an useful tool in the field of geohazard assessment and their
mitigation. In particular, data provided by satellite sensors on board of geostationary platforms, which allow to obtain information on large areas with an hightime frequencies, have been exploit, for example, for the reduction of seismic and volcanic risks.
Since 1998, the general change detection approach Robust Satellite Techniques (RST; Tramutoli 1998, 2007) has show good ability to identify and to monitor
phenomena associated to earthquake process, as well as volcanic process. Based only on satellite data without any use of additional information (i.e. ancillarydata), the RST approach can be easily implemented on different satellite data.
In this work, in order to study earthquake- and volcano-process, and their related phenomena and products, RST approach has been implemented on radiancecollected by the Japanese satellite sensor HIMAWARI 8/9-AHI. Here, we show the achieved results of two different RST analysis. The Sulawesi (Indonesia)
earthquake of magnitude Mw~7.5 occurred on September 28, 2018 and the eruption of Mt. Agung (Indonesia) of November 2017 have been take in account astest cases.
The change detection methodology, RST (Tramutoli, 1998, 2007), analyses time-series of satellite images acquired under thesame observational conditions (e.g. same sensor, similar time of the day, similar month of the year, etc.). In the RST scheme, avariation of the signal is considered as ‘anomalous’ when it deviates significantly from its "normal" behavior as measured at a
specific place (x,y), and time of observation t. Anomalies are identified using
the statistically-based index ALICE (Absolutely Local Index of Change of theEnvironment) signal anomaly being computed as follow: ࢞ǡ ࢟ǡ ࢚ ൌࢂ ࢞ǡ࢟ǡ࢚ ି ࣆࢂ ࢞ǡ࢟࣌ࢂ ࢞ǡ࢟

where:- V(x,y,t) is the variable V value measured at location (x,y) and time t;- µV(x,y) and σV(x,y) are respectively the expected value (usually the time average)
and the standard deviation of V(x,y,t) computed on locations declared as cloud-freeand belonging to the chosen data set tϵτ, where τ determines the homogeneous
temporal domain of multi-annual satellite imagery.

Results of RST analysis at time of Sulawesi EQ (Mw~7.5 - September 28, 2018)
RETIRA (Robust Estimator of TIR Anomalies; Tramutoli et al. 2005) index,
which derives from the more general ALICE index, is used to identify TIR(Thermal InfraRed) fluctuations possibly related to the occurrence ofearthquakes, and it was defined as:οࢀ ࢞ǡ ࢟ǡ ࢚ ൌοࢀ ࢞ǡ࢟ǡ࢚ ି ࣆοࢀ ࢞ǡ࢟࣌οࢀ ࢞ǡ࢟

where ∆T(x,y,t) = T(x,y,t) – T(t) is the value of the difference between
the punctual value of TIR brightness temperature T(x,y,t) measured
at the location x,y acquisition time t, and its spatial average T(t)computed on the investigated area considering only cloud-free locations,
all belonging to the same, land or sea, class (i.e. considering only sea pixels
if x,y is located on the sea and only land pixels if x,y is located on the land).

Results of long-term correlation analysis
Period1 July - 15
November2015 2018

Sensitivity
Numberof EQ M6
21

Reliability

Associatedto SSTAs*

Not
Associatedto SSTAs

15

6

71%

29%

Numberof
SSTAs
26

Associated to
EQs

Not
Associated to
EQs

12

14

46%

54%

* Significant Sequence of TIR Anomalies

Results of RST analysis at time of Mt. Agung eruption of November 2017RSTASH (Pergola et al., 2004) is a multitemporal algorithm which identifies
airborne ash by means of two local variation indexes defined as:஻்ଵଵି஻்ଵଶ ‫ݔ‬ǡ ‫ݕ‬ǡ ‫ ݐ‬ൌRSTASH maps at 10 min temporal resolution from November 25 (21:10 UTC)
to November 26 (00:50 UTC), 2017 showing the space-time evolution of ash
plume from Mt. Agung eruption (Marchese et al., 2018)ሺ஻்ଵଵ ௫ǡ௬ǡ௧ ି ஻்ଵଶ ௫ǡ௬ǡ௧ ሻିఓಳ೅భభషಳ೅భమ ௫ǡ௬஻்ଷǤଽି஻்ଵ଴Ǥ଼ ‫ݔ‬ǡ ‫ݕ‬ǡ ‫ ݐ‬ൌఙಳ೅భభషಳ೅భమ ௫ǡ௬ሺ஻்ଷǤଽ ௫ǡ௬ǡ௧ ି ஻்ଵଵ ௫ǡ௬ǡ௧ ሻିఓಳ೅యǤవషಳ೅భభ ௫ǡ௬ఙಳ೅యǤవషಳ೅భభ ௫ǡ௬where BT3.9(x,y,t), BT11(x,y,t) and BT12(x,y,t)
are the brightness temperatures (BT) measured
at 3.9 µm, 11 µm and 12 µm wavelengths
Himawari-8 RGB (R=0.86µm, G=0.51µm, Blue=0.47µm) product at 1 km spatial resolution of 26 November at 00:00 UTC (09:00
JST). In brown, within the magnified area (at the top right side of image), the ash plume emitted by Mt. Agung (indicated inpurple). Dashed lines, in yellow, correspond to borders of RSTASH detections.

References- Marchese F., Falconieri A., Pergola N., & Tramutoli V. (2018). Monitoring the Agung (Indonesia) Ash Plume of November 2017 by Means of Infrared Himawari 8 Data. Remote Sensing, 10(6), 919- Pergola, N., Marchese, F., & Tramutoli, V. (2004). Automated detection of thermal features of active volcanoes by means of infrared AVHRR records. Remote Sensing of Environment, 93(3), 311−327.
- Tramutoli, V. (1998). Robust AVHRR Techniques (RAT) for Environmental Monitoring: theory and applications, in Proceedings of SPIE, vol. 3496, edited by E. Zilioli, pp. 101–113.
- Tramutoli, V. (2007). Robust Satellite Techniques (RST) for Natural and Environmental Hazards Monitoring and Mitigation: Theory and Applications, in 2007 International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote
Sensing Images, pp. 1–6, IEEE.
- Tramutoli, V., Cuomo, V., Filizzola, C., Pergola, N., Pietrapertosa, C., (2005). Assessing the potential of thermal infrared satellite surveys for monitoring seismically active areas: The case of Kocaeli (İzmit) earthquake, August 17,
1999, Remote Sens. Environ., 96(3–4), 409–426, doi:10.1016/j.rse.2005.04.006..

71

72

73

プログラム‐３

75

76

77

78

79

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81

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இᡈ⅚10⊡20ɢόᆉࡇ↝‫⇯↙̖ܤ‬∓∞∙ⅻࠊᝤↄ↻⅚ᆰજⅻ↷↹៲ᡈ↙↱↝↚↙→↕ⅳ↺⅛↭↎⅚လ↝‫˺↳ٓם‬ཋ↝↟↸↓ⅼ⇁৭੮ↈ↺↎
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82

83

リモ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3報 仙台市沿岸部農家圃場におけるダイズ生産量の圃場内変動評価
山本修平1*M2・橋本直之1*D3・本間香貴1・牧雅康2・本郷千春3 (1東北大農，2福島大食農，3千葉大CEReS)

背景と目的
日本のダイズは生産量が低い．生産阻害要因を評価し，適切な対策を講じることができれば現在の1.5～2倍は増加させることができると予想される．
大きな課題の1つが，圃場内でも場所によって生育や生産量が大きくばらついていることである．このような圃場内変動を量的に評価するために，リモートセン
シングと水収支モデルの利用を検討した．本発表では2019年に仙台市沿岸部の農家圃場において計測したデータに基づき，土壌水分特性の圃場内変動を評価するために，ドローンによる空撮画像を活用した解析を試みた．

①水収支モデルによる評価
設定パラメータࢇ：浸透・流出のしやすさ࡭ࢃࡴ࡯ ：土壌水分保持能力
SMC0 ：土壌水分の下限
ࡿࢊ：土層の厚さ

水収支モデル（本間ら ʹͲͳͲ）‫ ࢝࡭پ‬ൌ ࡼ ࢘ ൅ ࡵࢍ Ȃ ࡱ࢚ Ȃ ࡰ࢘ࡰ࢘ ൌ ࢇሺ࡭࢝ െ ࡭ࢃࡴ࡯ሻࡿࡹ࡯ ൌ ࡿࡹ࡯૙ ൅ ࡭࢝Ȁࡿࢊ－ 推定値

AWHC=▲・・・

● 実測値

●

●

●
●

②土壌水分特性の抽出法の検討

●
●

●

●

数値最適化手法で最適化する
ことによりパラメータ決定

0.25

6/12画像（赤色波長帯）

80地点分，切り出し

ガボールフィルタ：特徴量G（k，σ，θ，λ，γ，ψ）を抽出

設定パラメータ（open CV）

41

推定値
実測値

0.2

ダイズ百粒重（g）

体積含水率（SMC，m3 m−3）

パラメータを使って土壌水分特性を評価する

0.15
0.1
0.05

r = 0.74
37

33

29

25

0

30

50

70

90

AWHC（mm）

110

130

AWHCによる生産量の変動

モデル出力結果

線形補間により圃場内変動画像を作成

ガボールフィルタによる特徴量抽出

AWHC（mm）

160

6/12 空撮画像

160

y = -22526x + 103
R² = 0.45

120

80

40

40

0

0.001

0.002

y = -69242x + 176
R² = 0.56

120

80

0

AWHC圃場内変動

k：サイズ / σ：波の範囲 / θ：向き
λ：波長 / γ：直角方向の範囲 / ψ：位相

0.003

0

0

0.001

0.002

0.003

画素値（赤色波長帯）

5 mメッシュフィルターなし

130

フィルターありn = 1506

AWHC（mm）

110

メッシュで解析，
おおよその分布が一致

土壌水分特性の圃場内変動は，線形補間によって推定可能である．
ドローン画像は，メッシュを用いた解析により有効に活用できる．

特徴量抽出によって，画像による推定精度が向上する可能性が示唆された．

y = -830x + 111
R² = 0.37

90

まとめ

70
50
30

0.02

0.035

0.05

0.065

0.08

0.095

水収支モデルにおけるパラメータを用いてダイズ生産量の変動を評価した．
また，このパラメータの圃場内変動は，線形補間とドローンによる空撮画像によって評価可能であった．メッシュ解析や特徴量抽出は農家圃場の空撮画像を活用するために有効であると考えられた．

画素値（赤色波長帯）

材料と方法

調査場所 ：仙台市若林区 農業組合法人せんだいあらはま管理圃場 約4ha内に調査地点を80点設定
調査日時 : 2019年6月～10月，1週間に1回の頻度で携帯型土壌水分計で土壌水分測定
使用機材 : ドローン(Phantom3 Adovanced，DJI)，マルチスペクトルカメラ(SEQUOIA，Parrot)，GISソフト（QGIS）
土壌水分計(Fieldscout TDR100，Spectrum technologies)，画像処理ソフト（Meta shape，Agisoft）

84

緑
赤
レッドエッジ
近赤外

携帯型土壌水分計

中心波長（nm） バンド幅
550
40
660
40
735
10
790
40

カメラ

ǢƼǼÞĶ^ÞǣǼǋÞEȖǼÞŸŘŸ¯ȕǋEŘËsǼÝǣĶŘ_ÝŘ^sŘƼǣǋʰDĶÞDǣs_ŷŘǊsŎŸǼsǢsŘǣÞŘ¶ÝŎ¶sǋɴ
$EG5DKPDQ$VV\DNXU 7DNDKLUR2VDZD&HQWHUIRU5HPRWH6HQVLQJDQG2FHDQ6FLHQFH &5H626 8GD\DQD8QLYHUVLW\3%6XGLUPDQVWUHHW'HQSDVDU%DOL,QGRQHVLD(PDLODVV\DNXU#XQXGDFLG[ ,Q%DOL,QGRQHVLDDQLQFUHDVHLQWKHWRXULVPLQGXVWU\DQGWKHSRSXODWLRQLV

7KH VWXG\ KDYH GRQH LQ 'HQSDVDU FLU\ %DOL 3URYLQFH,QGRQHVLD'HQSDVDUFLW\KDVIRXUGLVWULFWV1RUWK'HQSDVDU6RXWK'HQSDVDU:HVW'HQSDVDUDQG(DVW'HQSDVDU)LJXUHLQGLFDWHVWKHGLVWULEXWLRQRI'HQSDVDUFLW\DQGVL[JUDSKLF SURILOHV WUDQVHFWV  WR H[DPLQH WKHLU LQWUDXUEDQYDULDWLRQ
7KHSRSXODWLRQRI'HQSDVDUUHDFKHGSHRSOHLQ
DQG LQFUHDVHG WR  SHRSOH LQ  DQ LQFUHDVH RI
PRUHWKDQ
7KHPDLQUHPRWHVHQVLQJGDWDXVHGLQWKLVVWXG\LVGD\WLPH/DQGVDW  70 DQG /DQGVDW  (70 DFTXLVLWLRQHG RQ )HEUXDU\LQDQG0DUFKLQUHVSHFWLYHO\LVLQ
3DWKDQG5RZ:HXVHG7,5 7KHUPDO,QIUDUHG EDQGV ±ȝP WRHVWLPDWH ODQG VXUIDFH WHPSHUDWXUH 9LVLEOH1HDU,QIUDUHGEDQGV  ± ȝP  DQG  ± ȝP  XVHG WR
FDOFXODWHHPLVVLYLW\ İ ZLWKWKH1'9, 1RUPDOL]HG'LIIHUHQFH )LJ7KHVWXG\DUHDRI'HQSDVDU%DOL3URYLQFH,QGRQHVLD/LQHVLQGLFDWLQJWKHWUDQVHFWFURVV
9HJHWDWLRQ,QGH[ DSSURDFKVHFWLRQWRH[DPLQH/67LQWUDXUEDQYDULDWLRQFUHDWLQJKXJHVRFLDODQGHQYLURQPHQWDOSUREOHPVHVSHFLDOO\RQXUEDQODQG
XVHFKDQJHV[ $PRVWQRWLFHDEOHSKHQRPHQRQWKDWKDVDULVHQDVDUHVXOWRIFLW\H[SDQVLRQLV WKDW XUEDQ FOLPDWHV DUH ZDUPHU DQG PRUH SROOXWHG WKDQ WKHLU UXUDOFRXQWHUSDUWV /RDQG4XDWWURFKL RUFDOOHGWKHXUEDQKHDWLVODQG 8+, 
HIIHFW[ 7KH8+,LVWKHFKDUDFWHULVWLFZDUPWKRIXUEDQDUHDVFRPSDUHGWRWKHLU QRQXUEDQL]HG  VXUURXQGLQJV *HQHUDOO\ LW UHIHUV WR WKH LQFUHDVH LQ DLUWHPSHUDWXUHV EXW LW FDQ DOVR UHIHU WR WKH UHODWLYH ZDUPWK RI VXUIDFH RU
VXEVXUIDFHPDWHULDOV 9RRJWDQG2NH [ 7KHDYDLODELOLW\RIODQGVXUIDFHWHPSHUDWXUH /67 IURP/DQGVDWGDWDKDVVLJQLILFDQWO\IDFLOLWDWHGWKHVWXG\RIWKHUHODWLRQVKLSEHWZHHQ8+,DQGVXUIDFHELRSK\VLFDOSDUDPHWHUV /LHWDO [ 7KHREMHFWLYHRIWKLVVWXG\ZDVWRTXDQWLI\WKHHQWLUHXUEDQKHDWLVODQGRYHU

'HQSDVDU %DOL ,QGRQHVLD DV D FRQWLQXRXVO\ YDU\LQJ VXUIDFH E\ XVLQJ/DQGVDWVDWHOLWHGDWD,WZDVH[SHFWHGWKDWWKHGHSHQGHQFHRIPHDVXUHG
KHDWLVODQGPDJQLWXGHRQVSDWLDOYDULDWLRQVFRXOGEHRYHUFRPH

,QRUGHUWRFRQYHUWWKH'1GDWDIURP/DQGVDW70DQG/DQGVDW(70LQWRVSHFWUDOUDGLDQFH(TXDWLRQ  FDQEHZULWWHQDV &KDQGHUHWDO 

/ VDW   JDLQu'1ELDVZKHUHJDLQLVWKHVORSHRIWKHUDGLDQFH'1FRQYHUVLRQIXQFWLRQDQG
ELDVLVWKHLQWHUFHSWRIWKHUDGLDQFH'1FRQYHUVLRQIXQFWLRQDQGFDQ
EH IRXQG LQ KHDGHU ILOHV RI 70(70 LPDJH +HUHDIWHU WKH DW
VHQVRU VSHFWUDO UDGLDQFH FRQYHUWHG WR DWVDWHOOLWH EULJKWQHVVWHPSHUDWXUHLQ.HOYLQ7 . E\WKHIROORZLQJHTXDWLRQ



7 

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VU ȝP IRU/DQGVDW70DQG(70UHVSHFWLYHO\DQG. .DQG.IRU
/DQGVDW70DQG(70UHVSHFWLYHO\

7KH WHPSHUDWXUH YDOXHV REWDLQHG DERYH DUH UHIHUHQFHG WR D EODFN ERG\ 7KHUHIRUH
FRUUHFWLRQVIRUVSHFWUDOHPLVVLYLW\ İ EHFDPHQHFHVVDU\DFFRUGLQJWRWKHQDWXUHRIODQG
FRYHU 9DQGH*ULHQGDQG2ZH (DFKRIWKHODQGXVHODQGFRYHUFDWHJRULHVZDVDVVLJQHGDQHPLVVLYLW\YDOXHV7KHHPLVVLYLW\FRUUHFWHGODQGVXUIDFHWHPSHUDWXUHVLQ.HOYLQ
7UDG. ZHUHILQDOO\FRPSXWHGDVIROORZV $UWLVDQG&DUQDKDQ 7
7UDG   O7 K u FV OQH)LJ*HRJUDSKLFDOGLVWULEXWLRQRI/67LQ'HQSDVDUDW OHIW DQG ULJKW :KHUHȜ ZDYHOHQJWKRIHPLWWHGUDGLDQFH IRUZKLFKWKHSHDNUHVSRQVHDQGWKH
DYHUDJHRIWKHOLPLWLQJZDYHOHQJWKV Ȝ ȝP ZLOOEHXVHG İ VXUIDFH
HPLVVLYLW\ı %ROW]PDQQFRQVWDQW î-. K 3ODQFN VFRQVWDQWî-V DQGF YHORFLW\RIOLJKW îPV ,QIDFWWKHHPLVVLYLW\ İ HVWLPDWHGE\XWLOL]LQJ1'9, 9DORUDQG&DVHOOHV9DQGH*ULHQGDQG2ZH 6XUIDFHHPLVVLYLW\RQSL[HOVFDOHGHULYHGXVLQJ
1'9,LQFRQMXQFWLRQZLWKSURSRUWLRQDOYHJHWDWLRQFRYHU1'9,FRPSXWHGIURPLPDJHGDWDXVLQJWKHIROORZLQJIRUPXOD 7XFNHU 

1'9,  

1,55HG
1,55HG

ZKHUH1,5DQG5HGLVWKH/DQGVDWVXUIDFHUDGLDQFHIRUWKHQHDULQIUDUHGDQGUHGEDQGVUHVSHFWLYHO\:KHQ1'9,YDOXHVUDQJHIURPWR9DQ'H*ULHQG
DQG2ZH  JDYHDQHIIHFWLYHHTXDWLRQDVIROORZVH  OQ 1'9,
)RUWKHDUHDWKDWWKH1'9,YDOXHLVRXWRIWKHUDQJH ± LWLVXVLQJWKH
HPLVVLYLW\YDOXHVUHFRPPHQGHGE\=KDQJHWDO  DVVKRZQLQ7DEOH
7R H[DPLQH WKH GLVWULEXWLRQ RI HVWLPDWHG XUEDQ KHDW LVODQGV WKH VXUIDFH UDGLDQWWHPSHUDWXUH ZDV FODVVLILHG LQWR WKUHH WHPSHUDWXUH W\SHV EDVHG RQ WKH VWDQGDUG

)LJ'D\WLPH/67SURILOH WUDQVHFWV LQDQGDWVL[GLIIHUHQWSODFHVLQ'HQSDVDUDUHDH[WUDFWHGIURPOLQHFURVVIURP)LJXUHGHYLDWLRQDVDFULWHULRQIRUFODVVLI\LQJWHPSHUDWXUHV 6PLWK*DUFtD
&XHWRHWDO=KDQGDQG:DQJ 
7KHWKHUPDOGLIIHUHQFHVDUHFRQVLGHUHGQRUPDOLIWKH\DUHWLPHVRI
VWDQGDUGGHYLDWLRQZLWKUHJDUGWRWKHPHDQYDOXHRIWHPSHUDWXUH
7KH\DUHFRQVLGHUHGDVFROGSRLQWVWKDWLVFROGLVODQGVLIWKHWKHUPDOGLIIHUHQFHVDUHíWLPHVRIVWDQGDUGGHYLDWLRQDQG
7KH\DUHFRQVLGHUHGDVZDUPSRLQWVWKDWLVKHDWLVODQGVLIWKHWKHUPDOGLIIHUHQFHVDUH!WLPHVRIVWDQGDUGGHYLDWLRQ)LQDOO\ VL[ JUDSKLF SURILOHV WUDQVHFWV  ZHUH RXWOLQHG RQ ERWK LPDJH WR
HVWLPDWHGWKHLULQWUDXUEDQYDULDWLRQRIODQGVXUIDFHUDGLDQWWHPSHUDWXUH
VHH)LJXUH 
7DEOH(VWLPDWLRQRIHPLVVLYLW\XVLQJ1'9,

1 ' 9,
1 ' 9,
 1 ' 9,
 1 ' 9, 
1 ' 9,!

/DQGVXUIDFHHP LVVLYLW\ İ 

 OQ 1 ' 9, 

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WKHRXWHURQHOLQNLQJWKHVXEXUEDQDUHDVDQGWKHVXEVWDQWLDOO\JURZLQJVDWHOOLWHWRZQVZKLFKZHUHFKDUDFWHUL]HGZLWKVPDOODQGREYLRXVVXEFHQWHUVZLWKKLJKHUVXUIDFHUDGLDQWWHPSHUDWXUHV)LJXUHVKRZVGD\WLPH/67JUDSKLFVSURILOH WUDQVHFWV LQDQGDWVL[GLIIHUHQWSODFHVLQ'HQSDVDU DUHD H[WUDFWHG IURP OLQH FURVV IURP ILJXUH  ,Q WKH /67 WUDQVHFWV SURILOH SUHVHQWHG LW LV

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FHQWHURIXUEDQDUHDKLJKHUWKDQLQWKHHGJHVRIVXEXUDEDUHD7KH³YDOOH\V´DQG³EDVLQV´RIWUDQVHFWOLQHLQGLFDWHGKLJKGHQVLW\RIYHJHWDWLRQIURPXUEDQIRUHVW KRO\DUHD RUJURZLQJWLPHSHULRGRISDGG\ILHOG
%DVHGRQ)LJXUHOHIWDQGULJKWSHUFHQWDJHDUHDVRI8+,VKRZIURPWRWKHDUHDVRIWKHFROG
LVODQGGHFUHDVHIURPWR7KHQRUPDODUHDVDOVRGHFUHDVHIURPWR
:KLOHWKHKHDWLVODQGDUHDVLQFUHDVHIURPWRRIWKHZKROHDUHD
'LIIHUHQFHLQ8+,SDWWHUQVLQ'HQSDVDULVDVVRFLDWHGZLWKPDQ\IDFWRUVLQFOXGLQJFKDQJHVLQODQGXVH
ODQGFRYHUDQGWKHSUHVHQFHRIYHJHWDWLRQLQXUEDQDUHDVÂ 7KH8+,SKHQRPHQRQLQ'HQSDVDUDUHDKDVEHHQIRXQGLQDQG$UHDVRIKHDW*DUFtD&XHWR25-iXUHJXL(7RXGHUW'DQG7HMHGD$  'HWHFWLRQRIWKHXUEDQKHDWLVODQGLQ0H[LFDOL
%&0H[LFRDQGLWVUHODWLRQVKLSZLWKODQGXVH$WPyVSKHUD
/L-6RQJ&&DR/=KX)0HQJ;DQG:X-  ,PSDFWVRIODQGVFDSHVWUXFWXUHRQVXUIDFHXUEDQKHDWLVODQGV$FDVHVWXG\RI6KDQJKDL&KLQD5HPRWH6HQVLQJRI(QYLURQPHQW±
/R&3DQG4XDWWURFKL'$  /DQG8VHDQG/DQG&RYHU&KDQJH8UEDQ+HDW,VODQG3KHQRPHQRQDQG
+HDOWK ,PSOLFDWLRQV $ 5HPRWH 6HQVLQJ $SSURDFK 3KRWRJUDPPHWULF (QJLQHHULQJ DQG 5HPRWH 6HQVLQJ±
9DQ GH *ULHQG$$ DQG 2ZH 0   2Q WKH UHODWLRQVKLS EHWZHHQ WKHUPDO HPLVVLYLW\ DQG WKH QRUPDOL]HGGLIIHUHQFHYHJHWDWLRQLQGH[IRUQDWXUDOVXUIDFHV,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORI5HPRWH6HQVLQJí
9RRJW -$ DQG 2NH75   7KHUPDO UHPRWH VHQVLQJ RI XUEDQ FOLPDWHV 5HPRWH 6HQVLQJ RI (QYLURQPHQW±=KDQJ-:DQJ<DQG/L<  $&SURJUDPIRUUHWULHYLQJODQGVXUIDFHWHPSHUDWXUHIURPWKHGDWDRI/DQGVDW
70(70EDQG&RPSXWHUVDQG*HRVFLHQFHV

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Â %DVHGRQ8+,FODVVLILFDWLRQIURPWRWKHDUHDVRIWKHFROGLVODQGGHFUHDVHIURPWR7KHQRUPDODUHDVDOVRGHFUHDVHIURPWR:KLOHWKHKHDWLVODQGDUHDVLQFUHDVHIURPWRRIWKHZKROHDUHD
Â 6XUIDFH UDGLDQW WHPSHUDWXUH DQG VXUIDFH 8+, SDWWHUQV LQ 'HQSDVDU DUH FKDUDFWHUL]HG E\XUEDQVXUIDFHELRSK\VLFDOSDUDPHWHUVÂ ,QFUHDVHO\RI/67DQGDUHDVRI8+,IURPWRDUHPD\FDXVHVE\ODQGXVHODQGFRYHUFKDQJHDQGWKHH[LVWLQJRIYHJHWDWLRQDEXQGDQFHFKDQJHVÂ %HFDXVHZHGLGQRWSHUIRUPODQGXVHODQGFRYHUVFKDQJHVDQDO\VLVLVVWLOOXQFHUWDLQUHDVRQ,W
LVQHFHVVDU\WRGRLQJIXUWKHUVWXG\WRILQGRXWWKHUHODWLRQVKLSEHWZHHQODQGXVHODQGFRYHU
FKDQJHDQGWKHSUHVHQFHRIYHJHWDWLRQZLWK8+,GLVWULEXWLRQLQWKLVFLW\7KDWXVHVHYHUDOUHPRWHVHQVLQJLQGLFHVDUHSRVVLEOHWRIRXQGWKHVHUHODWLRQVKLSV85

7KH &(5H66\PSRVLXPRQ(QYLURQPHQWDO5HPRWH6HQVLQJWK&KLED8QLYHUVLW\

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プログラム研究87

研究会

研究会報告:ひまわり 8/9 号の陸域利用に関する研究会
高知大学 松岡真如

CEReS対応教員 市井和仁

目的 ひまわり8号は順調に観測を重ねており、学術論文の件数も急激に増加している。だが、その多くは海外の研究者によるものであり、日本のセンサであるにも関わらず、国内で研究利用・実利用が進んでいるとは言い難い。千葉大学環境リモート
センシングセンターは、独自に処理したデータを公開するなど、ひまわり8号の科学的利用において重要な役割を担っている。
本研究会は、植生を中心とした陸域環境モニタリングにおけるひまわり8/9号の利用を活性化するため、アルゴリズム、プロダ
クト、応用研究について整理するとともに、今後のコミュニティ形成と大型予算獲得について議論することを目的とする。

概要

1回目：2019年6月14日・15日

第１部：ひまわり8/9号を用いた陸域の応用研究に向けて
ひまわり８号の応用研究の例：陸域物質循環の推定に向けて市井和仁「ひまわり」観測と他のセンター、ビッグデータ等との統合的解析の可能性
永井 信
GCOM-Cでの陸域プロダクト開発と静止気象衛星への適用の可能性について 小林秀樹
Himawari NDVI時系列データ解析
三浦知昭
第2部：ひまわり8/9号のデータ処理と精度
ひまわり8号データを用いた雲域検出と地表面温度推定
山本雄平
東南アジアにおけるひまわり８号高品質データ生成効率の解析 林 航大
大気補正アルゴリズム開発と校正検証
山本浩万
観測結果のGEO-LEO間相対的比較に関する研究
吉岡博貴・小畑健太
ひまわり8号の大気補正と地形補整の試み
松岡真如
第3部：成果の活用
CEReSにおけるデータ処理とプロダクト提供の環境
市井和仁
国際的な連携と活動成果のアピールについて
永井 信・市井和仁
第4部：総合討論
プロダクトの作成と利用に向けて

市井

林・市井

参加者からの一言

林

市井

山本(雄)

三浦・永井

山本(浩)

2回目：2019年9月16日・17日

第0部：前回の振り返りとCEReSのひまわり8/9号データについて
調査票について松岡真如
CEReSの ひまわり8/9号データの概要
市井和仁
第1部：ひまわり8/9号の利用について（現状・計画・提案など）
CEReSひまわり８号データの幾何補正精度評価」と「地表面温度推定における雲コンタミの影響軽減 山本雄平
静止気象衛星データセットで何ができそうか？
市井和仁
大気補正アルゴリズム実装 -- GLI, ASTER, HISUIでの経験 -- 山本浩万
ひまわり衛星データによる日本列島上の植生季節変動解析の中間報告 三浦知昭
地形や地物による影の影響とその補正
松岡真如
GEOとLEOによる緑被率の比較について
吉岡博貴・小畑健太
第2部：ひまわり8/9号のプロダクトについての議論
幾何補正について
放射量補正について
大気補正についてオルソ補正について
第3部：総合討論
プロダクトの作成と利用に向けて

吉岡・小畑

市井

松岡

市井：ひまわり８号で陸域モニタリング研究の新展開を！
三浦：ひまわりでは植生季節変化をより詳細に観測できる
林：東南アジアではひまわり8号による高頻度観測が重要な利点となる
山本(雄)：ひまわり8号データから地表面温度が算出可能に
ただし検証が必要
吉岡・小畑：GEO衛星を用いた陸域の研究を網羅的に進めるためには国内研究グループによる取り組みの組織化が重要
山本(浩)：特に、エアロソル光学的厚さの厚いところ(>=0.1)
ではエアロソルタイプや波長によって程度が異なる
松岡：地形の影響を考慮したBRDFモデルが必要

関連事項! 参加者による共同研究がNature
researchのScientific Reportsに掲載（三浦・永井・市井・吉岡）! 参加者による科研費が進行中

山本(雄)

山本(浩)

三浦・永井

松岡

吉岡・小畑

市井：この分野はこれからの１−２年が勝負！
三浦：ひまわりでは土地被覆・植物種の違いがより明瞭に観測できる
山本(雄)：高時間分解能を利用することで地表面温度の時間補間が可能に。“日変化特性”に着目した解析に期待
吉岡・小畑：センサ間で一貫した植生情報を抽出できる可能性あり
山本(浩)：地上観測によるエアロソル各種パラメータを用いた検証を行い大気補正処理の高精度化を目指す
松岡：樹冠による影の影響も定量化の必要がある

まとめ! Himawari-8/AHIデータを提供/解析しているCEReSの役割は大きい! CEReSがHimawariの陸域研究のコミュニティをリードすることに期待! 研究会に継続的な支援をお願いしたい（吉岡・小畑・市井・山本(雄)・松岡）（その他にも4件申請中）

謝辞：本研究会は、2019年度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の支援を受けて開催されました。

88

一般研究

89

CEReS

背景第22回 環境リモートセンシングシンポジウム， 2020.2.20 10:30 - 10:45

リモートセンシングによる広域の
植物蛍光強度分布画像取得の提案

CEReS➢ 植物葉のクロロフィル蛍
光は植物の光合成活動のよい指標である。とくに、ストレスの早期検出に有用であることが指摘されている。

➢ パルス変調法 (Pulse amplitude
modulation, PAM) により個葉レベルの蛍光強度の測定が可能。
Schreiber,1994

PAM Instrument➢ GOSATなどで植物蛍光が観測。756－759nm (0.01nm)
南極のデータからオフセット。

Daumard,2010➢ 圃場上空に設置したクレーンを
プラットフォームとした植物蛍光測定法が提案されている。

〇増田健二 (静岡大学)・眞子直弘 ・久世宏明（CEReS）
C. Frankenberg, 2010

CEReS

2

CEReS

森林でのコナラの蛍光強度と光合成、熱放散の日変化

目的（森林総研・京都山城観測地 2015. 9.9-12）〇 太陽光誘起蛍光 (Solar-induced fluorescence, SIF) 測定

Filter➢ 農業や林業で活用しやすいよう、距離10～100m程度から群落レベル

Fiber Adapter(Spectrometer)

でのSIF観測が可能なシステムを開発。
➢ より広域でのSIF強度分布画像取得。
➢ SIFの強度および光化学反射指数の広域分布画像を取得し、熱放散

CCD
Cameraの効果を加味したSIF補正によって、光合成速度（光合成能力）を推定。

SwitchTelescope

本講演の内容➢ 樹冠レベルの蛍光強度と個葉レベル光合成の日変化測定(コナラ等森林）。
➢ SIFと光化学反射指数の両方から光合成速度の推定（スペクトルデータ）。
➢ より広域での蛍光強度分布画像取得の提案。
➢ 広域蛍光強度分布画像データから光合成速度画像の推定。
3

光合成測定器 Le-6400

CCD Spectrometer

CEReS

CWL:760.68nm, FWHM:1nm

CO2 tower
（30m）

4

CEReS

光化学反射指数（G:531nm）

最大光合成速度

SIF（太陽誘起蛍光）
最大光合成速度（光合成能力）
光化学反射指数（531nm反射率）

コナラ反射強度の見積り:
白板強度×コナラ反射率 (0.581)（900×700 pixelの1pixel
あたりの平均の蛍光強度値）

5

6

90

CEReS

CEReS

森林観測への応用

光化学反射指数(PRI) とSIFの両方から光合成速度の推定（スペクトルデータ）
0.072

F550(CWL:550nm, FWHM:10nm)(森林総研山城観測地）

SIF：太陽誘起蛍光
Photo：光合成速度
PRI：光化学反射指数29.1m (21.4mm/pixel) 60m
F760(CWL:760.68nm, FWHM:1nm)

CCD camera
BITRAN BU-51LN

8Gray scale 1360×1024 pixel 16bit

7

CEReS

CEReS

クスノキ・ケヤキの蛍光強度とNDVI、熱放散の日変化（静岡大学浜松キャンパス 2018. 9.28, 10.2）
Filter
CCD Camera

48m

IR Camera

Whiteboard
1m×1m
37m

Spectrometer
Fiber Adapter

CD Camera

SwitchTelescope

Ipod touch

10

9

CEReS

CEReS
(a) 28 Sept. 11:53:53-11:57:04 (b) 2 Oct. 11:54:48-11:58:40

広域のSIF強度分布画像

台風ダメージ比較
SIF, NDVI

28 Sept. 2018 12:11:45
1642 µ mol m-1 s-1(a) F740 (CWL:740nm,
FWHM: 10nm) 80ms
蛍光なし … 近赤外反射(a) F740 80ms 11:53:53(b) F780 (10nm) 80ms
蛍光あり … 蛍光＋反射
白板強度比
k(F740/F780) = 0.954… フィルター透過率と太陽光照度の違いの補正(c) F550 (10nm) 80ms
可視域反射強度画像(b) F780 80ms 11:54:30

SIF
9/28

(c) F550 80ms 11:55:12

37.9m(d) 蛍光強度分布画像
を k* F780 - F740
により求める。

台風24号（浜松市）
9月30日（最大42m）
通過前：9月28日
通過後：10月2日

1.Camphor(22m)(d) k*F780-F740 80ms

97

10/2

NDVI
9/28

10/2

58 0.68 0.45
60%
66%

60 0.65 0.37
2.Camphor 103
58%
57%
(48m)

48m
37m

3.Zelkove
(48m)

94

22 0.61 0.21
23%
34%

4.Pinetree81

62 0.66 0.52
77%
79%

(50m)

50.4m (37.1mm/pixel)

91

1

CEReS

CEReS

クスノキ・ケヤキのSIF強度とNDVIの日変化

台風ダメージ比較
PRI, 熱放散(a) 28 Sept. 11:53:53-11:57:04 (b) 2 Oct. 11:54:48-11:58:40

台風24号（浜松市）
9月30日（最大42m）
通過前：9月28日
通過後：10月2日
PRI
10/2

9/28

10/2

1.Camphor
(22m)

0.203

0.172
85%

22.8

25.6
112%

2.Camphor
(48m)

0.195

0.158
81%

23.5

26.9
114%

3.Zelkove
(48m)

0.174

0.110
63%

23.2

27.9
120%

4.Pinetree

0.139

0.128
93%

24.3

26.5
109%

(50m)

13

熱放散

9/28

1

CEReS

CEReS

光化学反射指数（550nm反射率）と蒸散（IRカメラ）の日変化(a)

光化学反射指数(PRI)とSIFの両方から光合成速度の推定（広域画像データ）(c)

樹木葉÷白板反射強度（550nm反射率）

(b)

15

16

CEReS

まとめ
➢ 太陽光を励起光源に利用して、冷却式CCD分光器を用いてSIFスペクトル計測
データ取得。
➢ 冷却CCDカメラと酸素Aバンドに相当する狭帯域フィルタにより蛍光画像取得。
➢ SIFと光化学反射指数の両方から個葉レベルの光合成速度を推定し、光合成
測定器（LI-6400)よる光合成速度との比較。
➢ 広角レンズを冷却式CCDカメラに直接取り付け、同じ視野内において光学フィ
ルターにより波長帯域を限定して複数の画像間の演算によって広域の蛍光強度分布画像取得。
➢ SIF広域画像解析法と熱放散と関連する光化学反射指数の広域画像を同時に測定して、植物葉の光合成速度を推定する新たな画像解析法を開発。

今後の展望➢ SIFから光合成速度を推定する方法を構築するため、様々な植物に対して個葉レベルのCh1a蛍光強度や光合成速度を同一の植物葉で行う数多くの実証測定。
➢ 熱放散の効果を加味した、このSIF広域画像解析法を光合成速度（光合成能力）推定する新たな指標。

1792

火星着陸探査 LIDAR の屋外性能試験
千秋博紀1，椎名達雄2，乙部直人3 ，はしもとじょーじ4 ，Nofel Delacruz Lagrosas5，久世宏明5，眞子直弘5 ，梅谷和弘6

1千葉工業大学惑星探査研究センター，2千葉大学大学院融合理工学府，3福岡大学理学部，
4岡山大学理学部，5千葉大学環境リモートセンシング研究センター，6岡山大学工学部，

我々の戦略
罠を張って，ダストデビルを捕えよう

火星は砂の惑星である．表面は天体衝突や風食，熱疲労などで作られた砂（ダスト）で覆われている．表
面に限らず，火星の大気中には常にダストが舞い，大気の熱収支（太陽光の吸収，散乱，再放射）を支配している．稀に全球で砂嵐が生じると，大気の透明度は大きく下がって地球からは地形が判別できないほどになり，温度構造も大きく変化することが知られている．

水平方向に LIDAR を設置．ダストデビルが通過するのを待って，データを取得する．LIDAR は視線方向の構造を見ることができるので，ダストデビルの移動を利用すると，断面図を得ることができるはず．

火星用 LIDAR 諸元

項目
装置
全体

サイズ
重量
送光部 波長パルス幅
広がり角繰返し周波数
受光部 望遠鏡

処理

視野角
受光素子
積分時間

値，説明
100 x 100 x 300 mm3<1kg
385 nm10 nsec>70mrad.
>500kHzカセグレン式
100 mm φ（副鏡 25 mm φ）
3mrad.
PMT
0.2 - 20 sec

時間

簡易チャンバを利用した計測実験（2020/01/24,25）
・1.5(W) x 2.2 (D) x 1.7 (H) m3 の簡易チャンバをダストで満たし，外部から観測する（左図）．
・チャンバには上からダストを含んだ空気を吹き込む
・壁のビニールを切り，光路を妨げないようにする
・実験は昼間から夕方にかけて行う
・ダストの種類は3種類
・炭酸カルシウム（日東粉化工業提供 SS#30）
平均粒子サイズ 7.4 um （カタログ値）
・小麦粉
5-100 um 程度？
・舞台用スモーク（グリセリン粒子）
10 um 程度 （カタログ値）
・連続して観測を行い，時間変化をみる（その間にダストはだんだん薄くなる）
・レーザ透過計も設置（左図の左右方向）
LIDAR データとの相関を見る
・性能の分かっている LIDAR やラマン散乱LIDAR でも観測を行う
・前方散乱の観測も行う（左図のチャンバ左手前）

ダストを
吹き入れる

550kHz

LIDAR

宇宙対応品
2 sec

開発上の課題

LIDAR

昼でも観測できるか

Run 1: スモーク

時間とともに変化する様
子が捉えられている

LIDAR
観測実験＠CEReS 屋上の様子

十分な量のダストを飛ばすことが出来なかったため，本発表
では省略する観測結果（スモーク）

チャンバー

レンズ
目隠し

カメラ

ダスト

ミラー

Run 3: 小麦粉レーザー

レーザを折り返し，チャンバを2度通過させる．
中央の明るい部分はマスクして，前方散乱で広がった部分のみを取り出し観測する（下図）

50

0

E

LIDARカウント積分値

LIDARカウント積分値

C

D

0

0

B

50
A

透過率計
Extinction Coeff,. /m

透過率計
0.7
0.6

まとめ

0.5
0.4

実験システムの整備

0.3
0.2
0.1
0
0

5000

10000

15000

20000

LIDAR Counts

LIDARカウントと消散係数は良い相関．
0.01 /m 位まで見えているのではないか

ダストの存在時間が長い
透過率計と直線相関になっていないのはダストが透明（液滴）だからか？

中央付近でダストを導入した．ダストが非常に濃い場合はレーザが透過できていない．

実験のセットアップ

50

LIDAR生データ

Run 2: CaCO3

前方散乱の観測
スクリーン

観測結果
（小麦粉）

ダストデビルの中心部はカメラに映るほど，ダストが農集している．一方，表面からのダスト巻き上げのメカニズム
や巻き上げられた量を知るには，周囲から中心に向けたダストの分布が重要な情報となる．このため，ダスト密度が小さくても，高時間・空間分解での計測が必要である．

観測結果（CaCO3）

LIDAR

実験概要

ダストで
満たされた
チャンバ

PowerLED

どれくらいのダスト密度があれば検知できるのか

サイズ／速度

典型的なサイズ（～10m）のダストデビルの移動速度
は ～1 m/s．
このことから，装置の要求性能は以下の通り• 距離分解能 1 m 以下（構造を分解して観測する）• 時間分解能 1 s 以下（見え方の変化から移動方向を推定）• 最大測距距離 数10 m 以上（ダストデビルひとつが収まってほしい．また，長くなれば頻度が上がるだろう）

宇宙機搭載を目指し小型軽量化火星は太陽から遠く，また大気が薄いため背景光は弱い．一方，これまでの実験では背景光がノイズレベルを押し上げていた．
ただし，ノイズは大気散乱光，筐体の隙間からの漏れ光，受光望遠鏡の調整（視野外迷光）などがある．今回は問題の切り分けのため，筐体には被いを掛け，望遠鏡の鏡筒を延ばすことにした渦サイズ

一方，ダストは常に大 気 中 を 沈 降す る ．
大気中を常にダストが舞っている状態に保つには，逆に，表面から大気へのダストの供給が必要である．
この供給メカニズムとして，つむじ風（ダストデビル）が提案されている．ダストデビルは，これまで火星探査機による観測から，火星表面多くの地域で生じている事，数m～
数100m のサイズを持っていることがわかっている．一方，画像による情報ではその内部構造まではわからないため，ダスト供給量を求めるのは難しい．

通過

距離

なぜ火星でダスト観測なのか

日照条件下でも観測ができるか確認するための実験システムを構築することができた．チャンバへのダストの導入には工夫が必要だが，試行錯誤の末，透過率が 0.5 を下回る系を作り出すことが可能となった

93

前方散乱のうち ，
向かって右側に広がった成分を取り出して，時間変化をグラフにした

レーザ光軸に近い側（図の下側）が最も明るい．
遠方の構造の方が長く続いているように見える縞状の構造はダスト（散乱体）に起因する干渉？

LIDAR の性能確認
10kLxを超える快晴の環境下での計測（未掲載）は困難だったが，8kLx 以下では今回示したような成果が得られた．火星環境ならば十分に機能するだろう．
CaCO3 とスモークでの結果の違いは今後
もう少し検討する必要がある．スモークは簡便だが，火星ダスト（岩石破片）の模擬物質としてはふさわしくないのかもしれない．
岩石破片の場合，消散係数 0.1 /m 相当
まで計測できるのだとすれば，火星のダス
トデビルの観測には十分なのではないか．

謝辞

CaCO3 試料は日東粉化工業株式会社に提供して頂きました．ありがとうございましたレーザー誘起ブレークダウン分光法を用いた大気中
エアロゾルのリモート成分分析手法の開発
染川智弘1,2 (somekawat@ilt.or.jp)
久世宏明3, 河仲準二2, 藤田雅之1,2
1（公財）レーザー技術総合研究所，2大阪大学レーザー科学研究所
3千葉大学環境リモートセンシング研究センター

金属元素エアロゾルのリモート計測に向けて信号増強効果フルーエンス依存性

レーザー誘起ブレークダウン分光（LIBS）法は、被測定対象物質に短パルスレーザーを照射して発生したプラズマを分光測定することによって、その場でリアルタイムに物質の元素の分析が可能な手法です。 LIBS法ではナノ秒のパルス幅を持つレーザーを用いることが多いですが、リモート計測における計測距離はレンズ等の集光光学素子の性能に制限されるため、100m程度になります。しかしながら、フェムト秒レーザーではパルスのチャープをコントロールすることでkmオーダーの遠隔成分分析が可能であるとの報告（Kasparian
et al., 2003）があり、大気中金属エアロゾルのリモート成分分析に最適なレーザー光源だと考えられます。
図2に波長800 nm、パルス幅100 fs、繰り返し1 kHz、出力1, 3 mJのフェムト秒レーザーを用いたリモートLIBS計測実験を示しています。合成石英製の焦点距離1, 3 mの平凸レンズを利用して、レーザー照射とLIBS信号の受光をしています。 510.55, 515.32, 521.82
nmに見られるのがCuのLIBS信号です。 1 mJのレーザーを利用した1 m遠隔LIBS結果（赤線）は3本の輝線が確認できますが、出力を3倍の3 mJにしても3 m遠隔の計測結果（青線）は得られるLIBS信 (a)波長:800 nm(b)
パルス幅:100 fs
繰り返し:1 kHz
号強度 が弱 くな り 、 判別
出力:1, 3 mJ
1 m (1 mJ)が困難です。
遠隔LIBSでは、限られたSpectrometer + ICCD
レーザーエネルギーを最3 m (3 mJ)
Delay: 50 ns, Gate: 500 ns
大限に活かす必要がある
Gain: 3000, Average: 500 shots
Wavelength resolution: 0.22 nm
ために、ダブルパルス
図2．フェムト秒レーザーを用いたリモートLIBS計測の(a)実験配LIBS法を利用した検出感
置図と(b)LIBSスペクトル度の向上を検討しました。
800 nm
誘電体ミラーCu

f = 1000
or3000 mm

ダブルパルスLIBS法●Cu I 521.82 nm▲Cu I 515.32 nm■Cu I 510.55 nm

Signal enhancement

Intensity (count arb. unit)

偏光子を用いた図3(a)の光学配置では、レーザー
M
nm
ビームの分離をポラライザーで行うために、結合ロス (a) 波長：800
繰り返し：10 Hz
M
パルスエネルギー：150 µJのないダブルパルス対の作成が可能です。本配置でPolarizer
M
M
はS、P偏光の順にレーザーが試料に照射されます。
λ/2M
また、最初のポラライザーに入射させるレーザーの偏M
PolarizerM
光方向によって、ダブルパルスの出力比をコントロー
Cu
M
Delay: 120 ns, Gate: 500 ns
Gain: 2100, Average: 50 shots
Lens
Wavelength resolution: 0.22 nm
ルすることが可能です。本実験では、レーザーの出力(f = 100 mm)
Spectrometer + ICCD
比は1:1となるように波長板を調整し、シングルパルスとのLIBS信号強度の比較実験ではS偏光が100%と (b) 6なるように波長板の角度を調整しています。
5
図3(b)にフェムト秒レーザーを用いたダブルパルス
4
LIBSスペクトルを示します。DP: 0 ps, DP: 100 psは
3
ダブルパルス対のパルス間隔がそれぞれ、0 ps, 100
2psであり、ダブルパルスの1つのレーザーパルスの出
1
DP：100 ps
力は等しく、75 µJです。一方、SPはS偏光のシング
DP：0 ps
SP
0
ルパルスのLIBSスペクトルであり、レーザーの出力
500
505
510
515
520
525
530
Wavelength (nm)はダブルパルスの合計出力である150 µJです。SPと (c) 6
比較して、DPのLIBSスペクトルは顕著に大きくなって
5
おり、フェムト秒レーザーのパルスを分離し、任意の4
パルス間遅延を加えたダブルパルスを作成するだけ3で、比較的容易にLIBS信号を増強させることが可能2です。
■: 510.55 nm▲: 515.32 nm
1
図3(c)にダブルパルス間隔によるLIBS信号の増強比●: 521.82 nm0を示します。信号増強比は単調に増加し、パルス間
0
25
50
75
100
125
150
Interpulse delay (ps)遅延50 psで増強比は3～5倍で一定となります。
図3．(a)ポラライザーを用いたダブルパ
LIBS信号の波長で信号増強比が異なるのは、それぞれの信号のエネルギー準位に依存するためです。 ルスLIBS光学系、(b)LIBSスペクトル、(c)2
信号増強効果（1.9 J/cm ）

94

2

2

Intensity (count ×104)

Signal enhancement ratio

22

信号増強効果の照射レーザー数（積算回数）依存性
LIBS測定では安定した元素分析を実施するために、数10パルスを試料に照射した積算スペクトルを評価がするのが一般的です。これまでに示したLIBSスペクトルは50回照射の積算スペクトルであり、50回照射中にCuのプラズマ発光がほぼ安定していることを目視で確認しています。また、1回測定するごとに水平ステージで照射位置を移動させ、新しい試料表面に照射しています。信号増強効果にLIBS信号強度の飽和現象が影響することが示唆されたために、試料のアブレーション量がプラズマ発生量に起因すると考えられます
ので、照射レーザー数（積算回数）の信号増強効果への影響を検討しました。
図5(a)に信号増強効果の積算回数依存性を示しま(a) 3025 shots
す。照射レーザーのフルーエンスは1.1 J/cm2です。
25
20
積算回数が少ないと信号増強比は著しく大きくなり、
15
積算回数が増すにつれて、信号増強比は一定の値
1050 shots
75 shots 100 shots
を取ることがわかりました。また、図5(b)に積算回数5150 shotsと強度（カウント数）の関係を示します。 Single, 0 ps
0
0
25
50
75
100
125
150
Interpulse delay (ps)は積算回数に対して2次の増加傾向を示し、ダブル(b) 1.2
パルス効果が顕著になる20 ps以上では直線傾向▲ : Single
1を示します。これは図4(b)のフルーエンス依存性と● : 0 ps
△ : 10 ps
0.8〇 : 20 ps
似た傾向です。
◆ : 50 ps
0.6■ : 150 ps
ダブルパルス光学系を用いることで、少ないショット
0.4
数の積算でも大きなLIBS信号強度を得ることが可能
0.2
であることがわかりました。大気中を浮遊している金
0
0
25
50
75
100
125
150
属エアロゾルは時々刻々と変化するために長時間
Accumulation (shot)の積算測定は不可能ですが、ダブルパルス光学系
図5．(a)信号増強効果の積算回数依を利用することで、短時間にSNの良い測定が可能存性、(b)積算回数と強度（カウントになるのではないかと期待されます。
数）の関係
Signal enhancement ratio

LIBSによるリモート成分分析

22

Intensity (count ×105)

鉄、亜鉛、鉛などの金属元素を含むエアロゾルは都市大気中で比較的多数見つかっており、これらが大量に人の体内に入り込んだ際には、アレルギーの悪化を招くなど、健康被害が報告されています。例えば、3～5月にかけて日本に多数回飛来する黄砂（図1）は、農作物などへの砂塵被害だけでなく、輸送途中で人為起源の大気汚染物質（Okuda et al., 2008など）の付着が知られており、越境汚染問題として新たな一面も見せています。
黄砂はレーザーの偏光を利用したライダー技術によって飛来情報の把握は実施されていますが、付着物の成分分析までは行えません。そこで、大気中の金属エア
ロゾルをリモートで識別するレー
ザー誘起ブレークダウン分光法
図1．黄砂（ http://www.env.go.jp/earth/dss/pamph/index.
html より）（LIBS）の開発を開始しました。

図3(c)で得られた信号増強比は過去の文献値と一致しておらず、これはパルス幅、波長といったレーザーの仕様だけでなく、フルーエンスなどのレーザーの照射条件に依存するためだと考えられます。そこで、図3(a)に示した独自のダブルパルス光学系を用いて、信号増強効果のフルーエンス依存性を調査しました。
図3(a)に示した実験配置図で、試料の照射位置を前後させることで、レンズからの集光距
離（照射ビーム径）を変化させ、信号増強効果のフルーエンス依存性を測定しました（図4）。
フルーエンスの大きな3.4 J/cm2では図3(c)のような立ち上がりが早い従来の増強効果を示しますが、フルーエンスが小さい1.5 J/cm2では、
10 ps程度まで一定で徐々に立ち上がる増強効果を(a) 20●: 0.22 J/cm示します。また、0.22～1.1 J/cm2では0 psから徐々■: 0.64 J/cm▲: 1.1 J/cm
15 ◆: 1.5 J/cmに立ち上がり、照射フルーエンスによって増強効果が〇 : 3.4 J/cm
異なることがわかりました。
10
図4(b)は遅延時間でのフルーエンスと強度（カウント数）の関係を示します。Single, 0 psはフルーエンスに5
対して2次の増加傾向を示し、フルーエンスが大きな
0
3.4 J/cm2は信号が飽和しています。10 psでは直線
0
25
50
75
100
125
150
Interpulse delay (ps)と2次の中間傾向、20 psでは直線傾向を示します。
(b) 1.5
それ以上の遅延時間では直線の増加傾向を示し、▲ : Single● : 0 ps
3.4 J/cm2は信号の飽和が見られます。また、遅延間△ : 10 ps
1.2〇 : 20 ps◆ : 50 ps
隔が長くなるにつれて、増加直線の傾きは小さくなっ■ : 150 ps
0.9ています。そのため、遅延時間が長くなるにつれて傾0.6
きはほぼ一定になり、信号増強効果は変化しない一定の値を取ることになります。
0.3
Cuの電子-イオン緩和時間は10 ps程度であり （
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
Povarnitsyn et al., 2009）、この時間オーダーでLIBS
Laser fluence (J/cm )信号のフルーエンス依存性の変化と、試料の飽和効
図4．(a)信号増強効果のフルーエンス
果で、ダブルパルスLIBSの増強効果が決まるのでは
依存性、(b)遅延時間でのフルーエ
ないかと考えられます。
ンスと強度（カウント数）の関係

まとめと今後の課題
都市大気エアロゾルに含まれる鉄、亜鉛、鉛などの金属元素をリモートで計測するために
リモートLIBS手法の開発を開始しました。リモート計測では検出感度の低下が予想されるために、フェムト秒レーザーを用いたダブルパルスLIBSの偏光子を用いた新しい光学系を提案し、LIBS信号強度を増加させることに成功しました。また、信号増強効果に対するフルーエンス依存性や、照射レーザー数（積算回数）も検討しました。今後は、遠隔でのフェムト秒ダブルパルスLIBS実験を実施したいと考えております。
参考文献
1. T. Somekawa, M. Otsuka, Y. Maeda, and M. Fujita: Jpn. J. Appl. Phys., 55,
058002, 2016.
2. T. Somekawa, M. Otsuka, H. Kuze, Y. Maeda, J. Kawanaka, M. Fujita:
Spectochim. Acta Part B, 164, 105755, 2020.
本研究は千葉大環境リモートセンシング研究センター共同利用研究（CJ19-20）によって遂行されました。ここに謝意を表します。

光学的厚さと地表面反射率の同時推定法とその課題
飯倉善和（弘前大学）・○久世宏明・市井和仁・眞子直弘（千葉大学CEReS)・関口美保（東京海洋大学）

1. はじめに：衛星画像処理の難しさ
・ 光と大気・地表面（起伏）との交互作用 => 現象が複雑である！
=> 適切なモデル化と効率的なアルゴリズムが必要
・ 妥当な制約条件（エアロゾル分布の連続性）の設定=> 多くの可能性の中から適切な推定値を選択 (計算量が膨大)
２． 同時推定法とは物理モデル：放射伝達コードと地形パラメータの利用：照返し光などを含む

・ 分類クラスごとの反射率の推定
大気がなければ同じに見える画素
中間赤外バンド、植生図＋陰影図など
・ 補正パラメータの効率的計算
エアロゾルの鉛直分布の近似・照り返し光や天空光の厳密計算
周辺反射率の変化を組み込んだ背景放射照度および環境放射照度の計算
Pythonライブラリーを用いた効率化（多次元スプライン補間など）
・ 分光反射率 ρ と光学的厚さ τ の関係
画素ごとに推定と逆推定を繰り返す

３．前処理と反復処理

図１ 衛星画像の物理モデル

図２ 推定と逆推定

な光学的厚さおよび地表面反射率の初期値ρ0、τ0を設定する。
用いて各画素の地表面反射率ρを求める。
統計的な観点（モーや中央値の利用）から反射率の代表値ρ＊を求める。
代表値ρ＊を地表面反射率として利用してτ（ρ＊|ρenv）関数から光学的
厚さおよび
中央値を用
均化する。
を固定した
で近似し、
光学的厚さ

図３ 前処理の流れ

４．反復処理における収束と推定値の選択

図４ 反復処理の流れ

6. 今後の課題
・ 衛星画像処理プログラムのオープンソース化
・ ライブラリ（Pythonパッケージなど）の利用
・ 共有リポジトリでの公開（GitHubなど）
・ 計算機環境の整備
・ コンテナ化：Docker & DockerHub・ クラウド& GPU の利用
・ 同時推定法の改良
・ 解の不定性の解消（地上観測、整合性の評価）
・ 照り返し光・天空光・方向性反射などの取り扱い
・ MODISプロダクトの改良への利用
・ エアロゾルタイプ及び高度分布の推定
・ 物理モデルと統計モデル（機械学習）の融合
参考文献
1. 飯倉善和,齊藤玄敏,丹波澄雄: 放射照度の空間的な変動を考慮した衛星
画像の地形効果補正， 日本リモートセンシング学会誌，23-4，
386/392 ,2003
2. 飯倉善和、木村一星：衛星画像を用いた分光反射率と光学的厚さの同時推定、計測自動制御学会東北支部 第289回研究集会、2014.6.2
3. Y.Iikura, M.Takeo, N.Manago, H.Kuze: Surface reflectance estimation fromsatellite imagery with inhomogeneous atmospheric conditions,
IGARSS2015, 2015.7
4. 飯倉善和: 眞子直弘、久世宏明：地表面反射率と大気の光学的厚さの同時推定法における反復解の性質、日本リモートセンシグ学会第61回学術講演会論文集, 2016.11
5. 飯倉善和、衛星画像処理プログラムのオープンソース化について、日本リモートセンシング学会誌、36(4),2016
6. Y.Iikura, M.Takeo, N.Manago, H.Kuze:Simultaneous estimation of sSurface
reflectance and aerosol optical depth (for an evolving database of surface
reflectance)International Symposium on Remote Sensing , 2017.5
7. 飯倉善和: 関口美保、眞子直弘、市井和仁、久世宏明：MODIS L1Bを利用した光学的厚さと反射率の同時推定、第２１回環境リモートセンシグシン
ポジウム、 2019.2

95

地上における太陽励起のクロロフィル蛍光の日中変化観測○山本奈央（奈良女子大学） ・村松加奈子・増田健二

１．背景と目的

２．観測

クロロフィル蛍光：
植物がクロロフィルで太陽光を吸収し光合成を行う際利用されなかった光の一部を放出したもの
波長：650-800nm付近, ピーク波長:685,740nm付近〈屋外実験〉

2011年 GOSAT衛星の観測（現地時間13時に観測）→太陽励起のクロロフィル蛍光(SIF)の
季節変化が初めて全球で観測できた [1]
酸素Aバンド(760nm付近)では反射率が低いことを利用

・光合成有効放射量(PAR)[μmolm⁻²s⁻¹] の日中変化の測定

衛星観測データから光合成量推定するために→地上観測によって太陽励起のクロロフィル蛍光と光合成の日中変化の関係を把握→地面と水平（望遠鏡の視野内に入る） →視野内に葉が多く入る（各時間で数回測定）（各時間で数回測定）●

日時：2019年10月31日
AM9時～AM11時

1. 白板とサンプルを800nm付近で合わせこむ→750-800nm付近では反射率が一定であるとする
2. 白板とサンプルの757,760nm付近のそれぞれの強度の差からSIFを求める
サンプルと白板のスペクトル比較

反射率(Ref) =サンプル/白板− 𝑌1
2 − 𝑋1

SIF = (白板(757) – 白板(760)) ー (サンプル(757) – サンプル(760))
今回の使用波長：757.702nm,760.211nm

４.結果

・分光計QE65pro(Ocean Photonics社)を用いた分光
スペクトルの測定

樹冠

白板

【目的】
増田等の方法[2]を用いた、地上における太陽励起のクロロフィル蛍光の日中変化の観測と解析方法の検討

３．クロロフィル蛍光の導出方法

天候：午前 晴れ時々曇り
午後 曇り（中止）（晴れたときに観測）●●

樹冠の観測風景

サンプル木：サクラ（観測視点から北東）

１０時７分：白板→樹冠→白板
樹冠測定の前後で白板に整合性があれば樹冠も同じような太陽スペクトルで測定していると考えられる10月31日 望遠鏡視野内QE65pro
S/N比 ： 1000:1
波長範囲 ： 500-880nm(全波長で分光)・光合成蒸散測定装置LI6400（LICOR社）
を用いた個葉の光合成測定（光合成速度（光合成量）、気孔コンダクタンス（開閉度）、VPD（飽和水蒸気圧差））〈室内実験〉
日時：2019年11月7日
PM5時～PM5時半

USB650UV

S/N比 ： 250:1
波長範囲 ： 200-850nm(1nmで分光)・個葉（屋外実験の樹冠のサンプル）

室内でシアンフィルターを照射

分光反射計FieldSpecFR(ASD社)を用いた分光反射率の測定（分解波長：1.4nm(1nmでプロット)）

分光計USB650UV(Ocean Photonics社)を用いた
分光スペクトルの測定→波長650nm以上の光を通さないシアンフィルターを透過したLED光を照射→クロロフィル蛍光の観測〈屋外実験〉
時間変化〈室内実験〉
太陽スペクトルの整合性

PARと気温７８０nmで規格化した値

シアンフィルターを通したLED光の分光スペクトル

チャンバー内のVPDと温度

SIFの時間変化
個葉のクロロフィル蛍光

光合成速度と気孔コンダクタンス

５．まとめと今後の展開
室内実験では波長650-800nm付近のクロロフィル蛍光が観測された。また、屋外実験において、雲の流れが早い日で、午後から曇ったため午前中の測定になった。太陽のふらついている場合は樹冠測定の前後で白板のスペクトルを測定し、比較を行い太陽スペクトルの整合性を確かめることが有用であると考えられた。今後の展開としては、データをより多く観測し、日中変化について調べていく。
[1] J. Joiner, Y. Yoshida, A. P. Vasilkov, Y. Yoshida, L. A. Corp, and E. M. Middleton: First observations of global and seasonal terrestrial chlorophyll fluorescence from space.
[2]栗山健二,眞子直弘,久世宏明: 「太陽光を利用した群落レベルのスタンドオフ植物蛍光測定」日本リモートセンシング学会第６５回（平成３０年度秋季）学術講演会論文集96

複数の手法によるスギの葉面積指数の推定－阿蘇のスギ林はその後成長しているのか？－
三好周斗・齋藤有希・松山 洋（首都大学東京 都市環境学部）＜連絡先：miyoshi-shuto@ed.tmu.ac.jp>

1．目的

4．結果

背景

• 葉面積指数（以下LAIとする）とは，単位面積当たりの葉面積（片面）の総和（単位㎡/㎡）であり，植生-大気間のやりとりをつかさどる重要なパラメータの1つである．
• 大気大循環モデルなどにも用いられるLAIだが，植生は成長するため，ある年に調査を行っても翌年以降，そのデータを使えるとは限らないという問題がある．
• LAIを推定する方法はいくつかあり，その相互比較からそれぞれのLAI推定における留意点が明らかになっている（長谷川ほか，2013）．

本研究の目的• 長谷川ほか（2013）と同様の研究，アロメトリー式を用いたLAI推定・全天写真およびLAI-2000を用いたLAI推定・衛星画像を用いたLAI推定の３つのLAI推定法の相互比較を行うことで，それぞれのLAI推定法の留意点を再確認する．
• 得られたLAIの推定値から「阿蘇のスギ林は成長しているのか？」を判断する．

2．対象地域と使用データ

対象地域• 熊本県阿蘇郡高森町の平地にあるスギ林．
• 長谷川ほか（2013）ではA～Gの調査地点（以下コド
2006年
ラートとする）を設けているが，調査時間の関係上，2007年
本研究ではコドラートC・Dのみを対象とした．
• 本研究のコドラートの大きさは25m×25mに設定した． 2010年

使用データ• 対象地域にて，2006年から2019までに5回現地調査を行い，衛星画像を3枚取得した（表1）．

3．研究手法

図３：LAI推定法の相互比較

表1：使用データ
現地調査

衛星画像

―

ALOS_9/23

8/28~9/2－

8/26~8/30

ALOS_9/17

2012年

9/5~9/6

2015年

9/2~9/3

―

2018年

―

Sentinel-2B_9/19

―

2019年

9/2~9/3－

5．考察

図1：研究対象地域(長谷川ほか，2013)

LAI推定法の相互比較

LAI推定法１：アロメトリー式を用いた推定• コドラートC・Dで毎木調査を行い，樹高はレーザー距離計，胸高直径は輪尺を用いて計測した．計測した値から以下の数式を用い，長谷川ほか(2013)と同様にLAIを算出した．

Hosoda and Iehara T (2010) より

Wd ＝ 0.070348D2.596261・H-0.935245
Wd：葉の乾燥重量（kg），D：胸高直径（㎝），
H：樹高（m）

Katsuno and Hozumi (1988，1990) ，藤原ほか (2005)
より
S = Wd × SLASLA = 1.2/(0.00090x2.50 + 0.015x0.70)
SLA：比葉面積（cm²/g） S：半表葉面積（㎝²）x：5㎝長に切り揃えた各階級のスギの緑軸直径（㎜）キャンベル・ノーマン（2003）より
投影葉面積 = S × 2 /π
LAI = 投影葉面積の和 / コドラートの面積

図2：スギの緑軸直径の相対分布（藤原ほか，2005の観測値から長谷川ほか，2013が作成）※これらの詳細は，長谷川ほか（2013）を参照されたいデジタルカメラ（Nikon社COOLPIX4500）と魚眼コンバージョンレンズ(Nikon社FC-E8）を用いて撮影した全天写真を，植生画像情報解析プログラム LIA For Win32（以下LIA32）
で解析してLAIを算出した．

 LAI-2000を用いた推定

Li-COR社製の観測機器LAI-2000を用いて林内の光量の減衰率を計測し，得られたデータを
FV2000で解析し，LAIを算出した．
※ この２つの手法は推定値が近くなることが知られているため（松山ほか，2003），推定法としては１つにまとめた．

• アロメトリー式が正しい値と考えられるため，全天写真とLAI-2000の推定値が減少傾向となる理由について考察した．
• アロメトリー式に対する後者の過小評価率は年々大きくなっていた．その過小評価量が実際の増加分を上回ることで減少傾向を示すと予想される．
• そのため，全天写真とLAI-2000の推定値が過小評価となる理由と減少傾向となる理由は一致していると考えられる．よって，ここでは過小評価の要因について考察する．
− 全天写真を用いた推定は，その手法に限界があると考えられ，以下の２つが過小評価の主な要因と考えられる．
i. 樹高が高くなり葉が遠く小さく見えることにより林内へ入る光量が大きくなってしまうこと
ii. 葉の3次元的分布を捉えられないことにより，葉量の増加を捉えきれないこと− LAI-2000を用いた推定は，センサ感度に問題があった．最終点検日が2009年6月であり，その証明書にはセンサ感度が低下しているとの記載があった．センサ感度の低下に伴って，過小評価量も大きくなっていると考えられる．
• 阿蘇のスギ林は成長しているのか？
− アロメトリー式を用いた推定と衛星画像を用いた推定から，阿蘇のスギ林は成長しているといえる．しかしながら，手法の問題とはいえ減少傾向も見られるほか，増加傾
向も微々たるものであるため，その成長は頭打ちとなりつつあると考えられる．

今後の課題

LAI推定法３：衛星画像を用いた推定• 衛星画像からNDVI（植物の量や活性の指標）を算出した後，長谷川ほか（2013）と同様に，Sellers et al.（1996b）を参考にしてNDVIからLAIを算出した．
• 衛星画像の解析にはERDAS IMAGINE 2014を用いた．
＜ALOS＞
センサ：AVNIR-2
観測波長帯：Band3 0.61~0.69μm
Band4 0.76~0.89μm
地上分解能：10m
運用状況：2006/01/24~2011/04/22• 衛星画像を用いて推定されたLAIについては，どの年も他の手法に比べ大きい値が得られ，長谷川ほか（2013）の知見と一致した．
• アロメトリー式と全天写真・LAI-2000の関係については，アロメトリー式の推定値が全天写真・LAI-2000の推定値よりも大きい値となり，長谷川ほか（2013）と異なる結果が得られた．しかし，Gower and Norman（1991）の，とくに成熟した森林において全天写真・LAI-2000の推定値はアロメトリー式の推定値に比べ小さくなる傾向があるという知見と一致している．
• 森林の成長に伴って胸高直径が大きくなることで，長谷川ほか（2013）が指摘している
アロメトリー式の推定値が過小評価される要因がなくなったためと考えられる．

手法ごとの経年変化

LAI推定法２：全天写真およびLAI-2000を用いたLAI推定
 全天写真を用いた推定 使用した衛星（表1）図４：手法ごとの経年変化＜Sentinel-2B＞
センサ：MSI
観測波長帯：Band4 0.65~0.68μm
Band4 0.78~0.90μm
地上分解能：10m
運用状況：2017/03/07~• 手法の精度向上；本研究と先行研究で調査・観測を行った環境は同じとは言えない．気象条件・撮影地点など，考慮できる点はなるべくそろえる必要がある．

６．参考文献キャンベル, G. S・ノーマン, J. M. 著／久米 篤ほか監訳 (2003): 『生物環境物理学の基礎 第2版』265-266, 森北出版．
長谷川宏一ほか (2013): 複数の手法によるスギの葉面積指数の推定－熊本県阿蘇地方を事例に－. 地学雑誌 122, 875-891.
藤原 靖ほか (2005): 葉面積指数の直接推定法において作業プロセスの違いとそれらの組み合わせが推定値に及ぼす影響―スギ人工林における事例解析―. 水文・水資源学会誌, 18, 603-612.
松山 洋ほか (2003): 全天写真から得られる葉面積指数とプラント・キャノピー・アナライザーによる実測値との比較. 地学雑誌, 112, 411-415.
Gower, S.T. and Norman, J.M.（1991）: Rapid estimation of leaf area index in conifer and broad-leaf plantations. Ecology, 72, 1896-1900.
Hosoda, K. and Iehara, T. (2010): Aboveground biomass equations for individual trees of Cryptomeria japonica, Chamaecyparis obtusa and Larix
kaempferi in Japan. Journal of Forest Research, 15, 299-306.
Katsuno, M. and Hozumi, K. (1988): Relationship between specific leaf area of a Cryptomeria japonica foliage shoot segment and its dimeter.
Ecological Research, 3, 279-289.
Katsuno, M. and Hozumi, K. (1990): Estimation of leaf area at the level of branch, tree and stand in Cryptomeria japonica. Ecological Research, 5,93-109.
Sellers, P. J. et al. (1996): A revised land surface parameterization（SiB2）for atmospheric GCMs. Part II: The generation of global fields ofterrestrial biophysical parameters from satellite data. Journal of Climate, 9, 706-773

97

98

99

UAV搭載CP-SAR画像処理システム用のFPGA基板設計

室賀 元晴
浜口暢, 難波一輝, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
千葉大学




背景

基板設計

CP-SAR(円偏波合成開口レーダ)の開発

自作基板設計

千葉大学でCP-SAR衛星の開発準備としてUAVを用いた地上実験

UAV(無人航空機)

KC705は評価基板で画像処理に必要ない部品もついている↓
Kintex-7FPGAをコアとした画像処理用の基板の設計中
部品数の減少FPGAの空きピンを用いて部品の追加も可能

準備
円偏波(Circularly Polarized) - SAR

全天候型,一日中観測出来るレーダ
円偏波を使うことによって地球の電離層の影
響を受けないSAR画像処理

画像データは不鮮明なので信号処理が必要
Range-Dopplerアルゴリズムを使用
Kintex-７ FPGAを用いた評価基板に実装され
ている

利点
再設計可能
メモリの大容量化
軽量化
小型化






まとめ・今後の予定

FPGA



製造後に何度も再設計できる集積回路
コストや消費電力を抑えられる

まとめ





Kintex-7 FPGAを用いたSAR画像処理用基板の設計
KC705に比べて部品数が減少
小型化・軽量化が期待される

今後の予定





100

自作基板の設計・発注
自作基板におけるSAR画像処理システムの動作確認
観測状況を想定した動作実験

101

102

衛星搭載レーダでとらえたアラスカ湾岸での降水勾配と地形効果の寄与*青木俊輔 ・ 重尚一 （京都大学大学院理学研究科）

1. はじめに

2. データ

海岸域は海洋から湿った空気が流入することで比較的多量の降水がもたらされる。
TRMM PRによる観測（図1）などから、熱帯の海岸域で起こる降水が全球の水循環において重要な役割を果たすことが示されてきた(Ogino et al. 2017, Geophys. Res. Lett.)。高緯度においても特に大陸西岸（アラスカ、パタゴニア、ノルウェー、ニュージーランドなど）
では降水が集中している地域がある。GPM
DPRの登場により新たに得られるようになった高緯度地域での衛星搭載降水レーダを用いて、これらの地域の降水の解析を行った。

サンプル数の多いアラスカ 湾岸を対象とした 。GPM
(Global Precipitation Measurement)主衛星搭載 DPR(Dual-frequency Precipitatin Radar) KuPR(13.6GHz)およびCloudSat搭載CPR (Cloud Profiling Radar; 94GHz)のデータ（表1）をͲǤͳ‫ ל‬ൈ ͲǤͳ‫ ל‬のグリッドにリサンプルし、Ogino et al. (2016, J. Clim.)にならって海岸線からの距離の関数として各物理量の平均値を算出した。解析範
囲は45-65N, 125-155Wである。

TRMM PR 3A25による降水量と海岸線からの距離の関係(Ogino et al. 2016, J. Clim.)

本研究の目的：GPM DPRとCloudSat CPRの2つの衛星搭載レーダを用いて高緯度海岸域の降水分布を把握し、そうした分布をもたらす降水のメカニズムを解明すること。

期間: 2014/04 – 2019/03
KuPR V06A LEVEL2

Z factor measured
Precipitation rate (3-D)

KuPR V06A LEVEL2DPR V06A LEVEL2

CloudSat CPR(雲レーダ)

期間: 2006/07 – 2015/12
2C-PRECIP-COLUMN
2C-SNOW-PROFILE
2B-CLDCLASSPrecipitation flag (降水タイプ)
Snowfall flag & rate
Cloud scenario (雲タイプ)
Radar reflectivity

3. 海岸線からの距離と降水
海岸の海側の領域ではDPR(KuPR)で最も頻繁に降水が観測され、比較的多量の降水がもたらされている。一方、CPRで降雪が最も頻繁に観測されている海岸山脈上ではDPR(KuPR)で観測される降水頻度・強度が小さい。
これは、沿岸部よりも小さい反射強度をもつ雪や弱い雨が検出される割合が増加するためだと考えられる。

2B-GEOPROF

Kulie et al. (2016, J. Hydrometeorol.)にならい、CPRで観測された降水イベントを浅い対流雲(shallow)、乱層雲(nimbo)、その他(other)の 3つの雲タイプによる降水に分類した。海側から進行してきた乱層雲(nimbo)は海岸線付近で最も頻繁に8dBZよりも強い反射強度をもつ降水が見られ、内陸に行くに従い反射強度の弱い
降水が多くなる（図5c）。一方、浅い対流雲(shallow)は海岸山脈上で最も強まるが、このタイプの雲による反射強度は弱いため、KuPRではほとんど観測されていないと考えられる。
KuPR降水頻度最大

左図の拡大図CPR降水頻度最大
CPR降雪頻度最大

CPR雲出現頻度
高度プロファイル

CloudSat CPR

DPR平均降水強度
高度プロファイル

(c) nimbo(b) all(a) GPM
KuPR

各レーダで観測された降水頻度

表1. 本研究で使用した衛星搭載レーダデータ
GPM DPR(2周波降水レーダ)
Precipitation flag & rate

雲タイプ別降雪量
浅い対流雲

乱層雲

浅い対流雲
その他

乱層雲

(d) shallow（矢印：地形に向かう風、等値線：地形と平行な風、黒太線：0Υ高度）
雲タイプ別降水頻度

海岸線からの各距離での contoured frequency and altitude diagrams (CFADs; Yuter and Houze 1995, Mon. Wea. Rev.)。
(a)KuPR反射強度(Zm)、 (b)すべての雲・(c)乱層雲(nimbo)・(d)浅い対流雲(shallow) によるCPR反射強度を示す。横軸反射強度(1dBZ間隔)、縦軸高度（KuPR:125m/CPR:240m間隔）の2Dヒストグラムで、シェードの値はそれぞれの領域での全観測回数に対する出現割合である。CPRで観測される8dBZの白点線がKuPRで観測可能な反射強度の下限の目安となる。3kmの白点線は参考。

4. アラスカ湾岸の降水メカニズム
右図から、KuPR降水頻度は秋(SON)に最大となる。アラスカ湾は「低気圧の墓場」とも呼ばれていて低気圧の存在頻度が高く、これは特に秋に大きくなる(Mesquita et al. 2009, J. Clim.)。このことは、アラスカ湾の低気圧や前線に伴う降水システムや水蒸気の流れが沿岸地域に降水をもたらしていることを示唆している。
左図から、洋上から低気圧に伴う閉塞前線が接近し、海岸に到達する事例である。洋上から海岸へと接近する水蒸気や下層風の収束帯が山地によってブロックされ、海上や沿岸域にとどまり、降水が持続していることが確認できる。下層とは異なり、上層の風は地形によりブロックされることなく内陸へと進行し、上層の雲を内陸へ運んでいる。
したがって、沿岸で強化された比較的強い降水をもたらす雲（乱層雲）は、この風に乗って内陸の山岳域へ運搬され、海岸山脈上ではKuPRで観測されな
いような雪などの弱い降水を地上にもたらすと考えられる。

5. まとめ2014/12/13-17の事例の海岸線からの距離での各量のホフメラー図（再解析データ ECMWF ERA5より）

季節ごとKuPR降水頻度
秋

季節ごとKuPR降水量

秋

衛星搭載降水レーダGPM DPR(KuPR)およびCloudSat CPRを用いて、アラスカ湾岸域の降水の解析を行い、以下のことが明らかになった。
 地形効果で下層の強い水蒸気収束が起こることで、KuPRで観測可能な比較的強い降水が海岸線の海側で頻繁にみられ、この降雨は「乱層雲」によりもたらされている。
 海岸山脈上での降雪は、その大部分を「乱層雲」からのものであり、 「乱層雲」は海岸線の強い水蒸気収束でできた降水雲が内陸へ移流してきたものだと考えられる。 「浅い対流雲」によってもたらされる降雪は弱い。これら山脈上の降雪はCPRでよく観測されるがKuPRではあまり観測されない。
 アラスカ湾岸からの低気圧に伴う前線システムや水蒸気移流が地形によりブロックされ、沿岸に停滞し、強化される。これがこの地域の海岸域の頻繁な降水につながっている。

103ࢿࣈᤩᥟྲሲ‫ړ‬气ϔЄό΁ͧ͠Ρᑮ樌抅૧戺㭅नኦ౮඲ (Narumasa Tsutsumida)
naru@kais.kyoto-u.ac.jpՂ᮷य़਍ ࣈቖ厏ह਍झ䓈ऒ΄ࢿࣈᤩᥟ‫ړ‬ຉͽ΅Mixed pixel㺔氂΁䌏㳌ͯΡ͵Η̵Spectral Unmixing ClassiÞcation (SUC) ͢አ͚Ο΢Ρ䁰‫͘͢ݳ‬Ρ̶ͳ΄檭̵‫ݱ‬μ϶φ΄ᤩᥟሲ͢വਧͫ΢̵ͳ΄姹޾΅஠ͰҊͽ͘Ρ̶ͳ΄Ξ͜΀䁰‫̵ݳ‬Aitchinson᪗櫝ͽ抅૧戺㭅Ψ䋚ෞͯΡ̶ͩ΢Ψ䝭䔴ͭͼ̵ᑮ樌ጱ΁抅૧Ψ戺㭅ͯΡͩ;΅‫ݢ‬ᚆͽ͘Σ͜͡Ҙ

GW total composite error analysis

Aitchison distance
有心対数比(centered log-ratio)変換

抅૧戺㭅΁΅̵ᑮ樌ྲሲϔЄό͡ΟAitchson᪗櫝Ψ懯ᓒͯΡ̶๜Ꮈᑪͽ΅䌏᨝ࣈऒٖΨᑏ㵕ͯΡᑮ樌᪗櫝ጱ仂ᤗθЄϚϸΨ᭗ͭͼ̵ੴಅጱ΀Aitchson᪗櫝Ψᓒ‫ڊ‬ͯΡ̶ͩ΄Ξ͜΀ಋဩ΅Geographically Weighted
model;޷Ά΢̵๜ಋဩΨGW total composite error
analysis;൉ໜͯΡ̶

これに空間距離的減衰重み(bi-squared, 10% adaptive kernel)
をつけ、各ピクセルiに適用

DATA
USGS Global reference databaseΨ‫ڥ‬አͭ͵̶๜ϔЄό΅ᑮ 樌 ᥴ ‫ ؟‬ଶ ҋ m ͽ ̵ 2 0 11 ଙ ΄ ࢿ ࣈ ᤩ ᥟ Ψ ҏ ͺ ΄ μ ϶ φҁTree, Water, Barren,Other vegetation, Shadow҂ͽ懿ᬿͭ͵Θ΄ͽ͘Ρ̶ͩ΄ϔЄό͡Οҍͺ΄ࢿࣈᤩᥟμ϶φ
ҁTree, Water, Barren,Other vegetation҂Ψು‫΄͵ͭڊ‬ͷ̵ᑮ樌ᥴ‫؟‬ଶ10m΁䄜䟵̵ͭᤩᥟሲΨ࿢Η͵̶
SUC΅‫ݶ‬ଙ΄ALOS AVNI-2΁晒አ̵ͭ䌏᨝ࣈٖ΁1000ᅩͽ϶ЀύϭςЀϤϷЀνͭ͵̶
ALOS AVNIR-2

USGS Global reference database

OTHER APPROACHESRESULTS

Aggregatted land cover classes

Spectral Unmixing

GW total composite error analysis

GW-meͩ΢Ο΄抅૧೰䰤΅‫ݱ‬μ϶φሲ΄姹޾͢Ҋ;͚͜๵կΨᘍ䚅ͭͼ͚΀̶͚‫ݱ‬μ϶φ݇͢ᆙϔЄό΁䌏ͭͿ΄ᑕଶͰ΢ͼ͚Ρ͡Ψᐏͭͼ͚Ρ(Tsutsumida et al. 2019)DISCUSSION & CONCLUSION๜Ꮈᑪͽ΅ᑮ樌ྲሲϔЄό΁䌏̵ͭ抅૧΄ᑮ樌ӧ࣐Ӟ௔̵Ϳ΄ࣈऒͽ晃य़҈晃ੜവਧ͢΀ͫ΢ͼ͚Ρ͡Ψ戺㭅ͯΡಋဩΨ樄咲ͭ͵̶晒አ΁΅᭗ଉ΄ᔜଶ戺㭅‫ݶ‬䯭΁̵϶ЀύϭςЀϤϷЀνͫ΢͵݇ᆙϔЄό΄ΕͽΞ̵ͥ䕪๶΄ᔜଶ戺㭅ಋဩΨ਻ฃ΁䝭䔴ͯΡͩ;͢ͽͣΡ̶Ք஍΅̵ͩ΄Ξ͜΁വਧͫ΢͵ᑮ樌抅૧Ψአ͚ͼ̵ΞΠṛᔜଶ΄厏ह憶介ϫϐϤ΄֢౮΁ੀӨͯΡಋဩ΄樄咲΁‫ݐ‬Π奲Ωͽ͚ͣ͵̶͚

Acknowledgement: ‫܉‬巃य़਍厏हϷϯЄϕψЀτЀνᎸᑪψЀόЄ‫ڥݶو‬አᎸᑪ΁ΞΠ䋚ෞͫ΢͵(2020)

104

GW-mae

GW-correlation
Tsutsumida et al. (2019) Investigating spatial error structures in continuous raster data,
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,74, 259-268

@0#$ABCDEFGH@CIJEKLMNO2PQRS T9 7UV WX9YZ [\9]^ _`9ab cd.FGe*f$1
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09H#"%&'/09@#"%&'/09A#"%&'/0.DC8K%L;MA@1h‘E5AB’“8FGe*f$9AB”•8H3P""%QFEh‘E5AB–—8@"H$‹IŒçŽ˜™š›œYh‘E5‚(>@#Aƒ (>@#A(89fùYCžŸ}‡ E)ˆ@#A%&'/¡2)*2¢(h‘E5AB’“8£¤fù¥¦BŠ§.FG¨©ªj$«¬­1h‘E5AB8H”—‰CH®@3¯°±²‡ E³98(;2AB”•C´±µ‡H3”2H”—¶;{|}~5AB–—
8@"H@‹3ŒçŽ˜™š›œYh‘E5·9¢2zxy8FG¨¸“çŽ¹º;»J~5‚noƒ no(89@<¼½¾2fù2¿ÀÁ´;ÂÃ}2ÄÅh<}~š2h‘E5gPQh89ùÆÇÈxÉÊxËhÌÍ'²‡ EFG2noABzxy;{|}~5AB8IP""9HAP""9@HP""%QFE2H®$¯°±²‡ E³98(;2AB”•CÎš¾ HAP""%
QFE2zxy;{|}~5‚>Eƒ ÏÐÑÒ#2ÓÔÕ2BŠçŽ9KLMNOÖC3×=E#$%&'.N/*<0<.%89:-).%R/9+ST%N8R1;ØŠ=E¢(³hÙE.F<.)*%2,US+%>C;D8E8(F%CC15ABÓÔ8$5"933"9!6A956"9I$!%4'h‘E5AB’“8FGe*f$9AB”•8H3P""%QFEh‘E5AB–—8@"H3‹@ŒçŽ˜™š›œYh‘E5·98(;(no2ÚÛCÜ ‡8êÝCDEÞß;àá~âãêÝ”2zxy;98(;(>C;D8E8(F2ÚÛCÜ ‡8äå”2zxy;{|}~5!H" AB@€5.H1FGe*f$9.@1
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300000

10

4-3PM2.5 (!g m )

60
50
40
30

200000150000100000
50000

20

0
-10

10

0

-10

2014

2015

2016

2017

Year

2018

FGe*f$28(;8H@€ABh‘E~â9£¤fù¥¦BŠ§hAB'²‡ E(>@#A2mÖ,(ÚÛ=E¢(h98(;³FG¨2KLMNO2B";
Cì‡ EçDE;°†~5(>@#A(2ÚÛ2~â98(;2)ˆF—8"#$%J'/0çŽ @#"%J'/0;G}H ~ "#$A@#"%J' (}~5!@C)*+,-."#$A@#"%&'1(mÖ,.(>@#A12”IJ;Å=5)*+,-(mÖ,-8
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$15ÿ2>?934R+8"#65(óû9U V234
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250000

2019

0

10

20

30

PM2.5 (!g m-3)

40

50

60

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107

20

106

30

105

40

104

50

3

60

102

70

10

101
100

Visibility (km)‚B@G%)*+,-."#$A"#A9"#AAH#"9H#"A@#"%9@#"AA#"9A#"%&'/01 V0 noƒ
cdeCIJEno8f(}‡KLMNOCDEÏÐgh2„…hièEjHk~â9KLMNO2)*+,-³noCëìEÞßCÜ ‡67~5!3C)*+,-(no2Œ]^2”IJ;Å=5"#$A"#A.l19"#AAH#".X19H#"A@#".m1&'2j)ˆ2)*+,-8no.n1(KLMN2B";}‡ E¢(³OçE5ïXh9@#"AA#".o19A#"%&'/0.p12f)ˆ2)*+,-8no.n1(MN2B"8ÂŽ²ó 5
PQ24R;DûSTC=E~â934;67~5ÿ2>?934R+8"#$A"#A%&'h M"#!!9"#A
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H@2KLMNO8Å‚wxC‘û9.ù8ƒ„ú}‡Ù‡ E¢(³ØB'²E5

-1

-1

10

5

Number (Particles L )6

Number (Particles L )Number (Particles L-1)

10

80

2014

2015

2016

2017
Year

2018

2019

90

!3" )*+,-(no2Œ]^2”IJ.@"H$‹IŒçŽ@"HI‹5Œ15>678)*+,-.()*+,-./01219?678no.W'19:78Œ;<=5\8"#$A"#A%&'9_8"#AAH#"%&'9`8H#"A@#"%&'9a8@#"AA#"%&'9©8A#"%&'/02)*+,-9b8noh‘E5‚B$G%)*+,-."#$%&'/01 V0 #$%&'.33"956"%4'1ƒ

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0.6
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AOD

1000000

2014/07 2015/01 2015/07 2016/01 2016/07 2017/01 2017/07 2018/01 2018/07 2019/01 2019/07
Year/Month56"%4'CIJE#$%&'9b8)*+,-h‘E5

Number (Particles L-1)

1

0.5

870nm

440nm

AOD

440nm
870nm
OPC

AOD

1.5

0

.>133"%4'9.?156"%4'5

3#%è(â(892:;.ùrs/0s19èn9pqC02xv3s4s1zxy;| ‡9FG¨CIJEKLMNO2&5;67~5è®98(;((>@#A2ÚÛDû9FGe*f$hAB}‡ E8(;8FG¨2KLMNO;KLCì‡ E(WìŽ²E5¯C98(;(no2ÚÛDû9nouúC8j)*2¬­³fÙáÞß}‡ E¢(³Oç†~5è~98(;2ô‹Bú2wxDûFGH@2KLMNO8Å‚wxC‘E¢(³Oç†~5'ŽC98(;(>E2ÚÛDû9fù¡,2)*+,-(fùq,2KLMNOÖ8KLMN2B";}‡ ~¢(³Oç†~5898ùÆAB°±(ÚÛ=E¢(h9Dû²³Cfùéê2@ð&´CÜ ‡67EµŠh‘E5

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105¡¢O%@"H"#High-Frequency estimation of the land surface temperature using
next-generation geostationary satellite data
Yuhei Yamamoto* and Kazuhito Ichii (Center for Environmental Remote Sensing (CEReS), Chiba University)

Introduction
Land surface temperature (LST) is a key parameter of land–atmosphere interaction on various scales.
Therefore, the LST has potential applications in environmental studies, such as the surface energy balances(sensible and latent heat), vegetation monitoring, and urban heat island. Since satellite observations canprovide LST data over a wide area with homogeneous quality, LST retrieval algorithms have been proposedfor various sensors.

+L/67 ˈ $XJ87&

1

Himawari-8, a new generation of Japanese geostationary satellite, began the observation from July 2015.
The Advanced Himawari Imager (AHI) onboard Himawari-8 features high spatial (about 2 km) and temporal
resolution (10 minutes). We present a new LST retrieval algorithm utilizing multi-bands of Himawari-8 sensor.

1



LST retrieval from Himawari-8 data

ު Nonlinear Three-Band Algorithm (Yamamoto et al., 2018, JMSJ, 96B, 59–76.)

1




ߦ ܶଵ଴Ǥସ ǡ ܶଵଵǤଶ ǡ ܶଵଶǤସ : The brightness temperatures observed inthree thermal infrared bands of Himawari-8.

6ߦ ߝଵ଴Ǥସ ǡ ߝଵଵǤଶ ǡ ߝଵଶǤସ: Land surface emissivities (LSEs) of threethermal infrared bands. LSEs are estimatedbased on land cover data (GLCNMO2013),
NDVI, NDWI, and NDSII.

6

Other LST retrieval algorisms

MODIS LST (MOD11, MYD11) ൌ

1 water, 5 ice/snow, 6 manmade materials)

20
30
40
Satellite Zenith Angle (°)

1.0
0.0

30

50

60

-30
-50

1

4

7

10

13
16
19
Day (UTC)

22

25

28

31

1.0
0.5
0.0

LST (K)PW (g/cm2)❏ Sensitivity analysis (6 model atmospheres)- ߝଵ଴Ǥସ ǡ ߝଵଵǤଶ and ߝଵଶǤସ : േͲǤͲʹ- ଵ଴Ǥସ ǡ ଵଵǤଶ and ଵଶǤସ: േͲǤͳ K

6
4
2
0
-2
-4
-6

50

σtotal (K)

20

30

40

50

40

50

R = 0.938
Bias = -2.560
RMSE = 5.209

30
10

-10

1

4

7

10

13
16
Day (UTC)

19

22

25

28

- LST distribution trend at daytime

9.0

-30

-30 -20 -10 0
10 20 30
Himawari-8 LST (℃)- July 1~31, 201650

R = 0.964
Bias = -2.881
RMSE = 4.021

30

7.0

10

5.0

-10

3.0
1.0

-50 -40 -30 -20 -10 0
10
Himawari-8 LST (℃)- April 1~30, 2016

- Winter (February 2016)

1.5

R = 0.883
Bias = 0.182
RMSE = 3.297

10Ground observed LST
(℃)

2.0

- January 1~31, 2016

-10

2.0
RMSE (K)RMSE (K)3.0

௜ୀଵ

Ground observed LST
(℃)

10

ͳ
෍ሺ‫ܶܵܮ‬ு௜௠௔௪௔௥௜ି െ ‫ܶܵܮ‬ெை஽ூௌ ሻܰ

Ground observed LST(℃)

Bias (K)0Bias (K)RMSE (K)1.0
0.5

Location: 31r22'8.73"N, 91r53'55.26"E
Altitude: 4511 m, VZA: 63.56 ˚, LSE: 0.90

ே

- Summer (August 2015)
6
4
2
0
-2
-4
-6

In-situ data (Tibetan Plateau)
ު Observation Site㸫BJ (Tibetan Plateau)❏ 2.5-min rapid scan area around Japan- 215 radiosonde data
- 87 emissivities (40 soils, 23 rocks, 12 vegetation,

1.5

((((:The flowchart for the operational retrieval method of LST

Validation and Intercomparison

2.0



6

ߦ Cloud masking is applied as a preprocessing because thethermal infrared radiation radiated from land surface cannot
transmit the clouds.

Nonlinear split-window 10.4-11.2
Nonlinear split-window 10.4-12.4
Nonlinear split-window 11.2-12.4
Nonlinear Three-Bandߦ Coefficients ܽଵ ̱ܽଵ଴ depend on the satellite zenith angle.
They are determined from Levenberg-Marquardt regression
method of Rstar6b simulation data.

2.5



(4

൅ܽ଻ ܶଵ଴Ǥସ െ ܶଵଵǤଶ ଶ ൅ ଼ܽ ܶଵ଴Ǥସ െ ܶଵଶǤସ ଶ+ܽଽ ܶଵଵǤଶ െ ܶଵଶǤସ ଶ +ܽଵ଴❏ Algorithm errors in Rstar6b simulation dataͳ െ ߝଵ଴Ǥସͳ െ ߝଵଵǤଶͳ െ ߝଵଶǤସ‫ ܶܵܮ‬ൌ ܽଵ ൅ ܽଶܶଵ଴Ǥସ ൅ ܽଷ ൅ܽସܶଵଵǤଶ ൅ ܽହ ൅ ܽ଺
ܶଵଶǤସ
ߝଵ଴Ǥସ
ߝଵଵǤଶ
ߝଵଶǤସ

0

10

20
30
40
Satellite Zenith Angle (˚)

50

-30

60

-30 -20 -10 0
10 20 30
Himawari-8 LST (℃)

Summary and Future works‫ ە‬NTB can stably estimate the LST, particularly in hot and wet environments.
‫ ە‬NTB has the highest robustness against the uncertainties in the LSEs and NEDTs of the three TIR bands.
‫ ە‬Himawari-8 LST tends to be higher than MODIS LST during daytime (esp. in summer). The reason for the bias might be the geometry of data retrieval.
Hiamwari-8 look at Japan from the South, thus it sees more southern sides of objects (Zakšek and Oštir, 2012, RSE, 117, 114-124).
‫ ە‬Validation using in-situ data at Tibetan Plateau showed that the validity of our LST product over high satellite zenith angle (SZA).
○ This Himawari-8 LST dataset will be publicly available soon from CEReS, Chiba University. The dataset can be used for various applications to AsiaFlux community,
such as temperature anomaly monitoring, vegetation stress monitoring, terrestrial carbon cycle modeling.
AsiaFlux and OzFlux observation networks are powerful for LST validation. We are keen to work with your recent (2015 - ongoing) observation data.
第 22 回 環境リモートセンシングシンポジウム106ひまわり８号を用いた東南アジアの植生季節変動モニタリング
Monitoring for variation of vegetation season using Himawari-8 in Southeast Asia

林 航大 (Hayashi Kodai)，市井和仁 (Ichii Kazuhito)，山本雄平 (Yamamoto Yuhei)
千葉大学 環境リモートセンシングセンター (CEReS , Chiba University)

Introduction

 東南アジアには熱帯雨林が広く分布．炭素，水，エネルギー収支の地球規模の変化を正確に評価するために不可欠な地域．
 農地開拓や社会基盤整理などの人間活動と干ばつや火災などの気象・気候の変動により，熱帯雨林の土地被覆そのものや植物季節，バイオマス量などの時空間分布は目まぐるしく変化している (Bonan 2008; Harrison 2001)．
Table 1. Himawari-8 (AHI) vs Himawari-7 (Imager), Terra, Aqua (MODIS)➡ 広域で欠損のない連続的なモニタリングを行うことが重要である (Huete et al. 2008; Saigusa et al. 2008)．
Himawari-8
Himawari-7
Terra, Aqua
(AHI)
(Imager)（MODIS）
 地球観測静止軌道衛星として期待されるひまわり8号データを用いれば，中分解能極軌道衛星データを用いた場合よりも雲なしデータが格段に増加
16bands
5bands16bands
し，熱帯雨林のフェノロジーをより詳細に捉えられるのではないかと期待される．
Bands
VIS, NIR, SWIR,
VIS-NIR(1),
VIS, NIR, SWIR,
MTIR, TIR
MTIR, TIR
MTIR, TIR
➡ 年間を通して降水量が多く湿潤な東南アジアで，実際どの程度雲なしデータが増加するのか︖
Spatial Resolution
0.25km，0.5km，0.5 - 2km
1km，4km(at Nadir)
1km➡ データ量の増加により，熱帯雨林のフェノロジーをどの程度詳細に理解できるか︖ を明確化する必要がある．
 高解像度ひまわり８号雲マスクデータを構築し，MODIS雲マスクプロダクトとの相互検証を行った．そして，一か月間の陸域観測割合を比較した．
Obs Frequency
10min (Full-disk) 1hour (Full-disk)
1day
また，ひまわり8号とMODISの地表面反射率データから植生指数を算出し，雲を除去した場合でのそれらの季節変化を比較した．

Data and Method
Target Region, Period- 対象年 2016年 - 対象地域 97°E, 127°E, 12°S, 8°N-

対象土地被覆森林，耕作地，水田，その他の植生 (GLCNMO2013; Class1-15)※) 植生指数の季節変化の解析では常緑広葉樹林のみ- 対象サイト (AsiaFlux) : all sites are rainforest sites
Palangkaraya drained forest (PDF), Lambir Hills National Park (LHP),
Pasoh Forest Reserve (PSO)

Inter-Comparison of Cloud mask

Analysis of Seasonal change in VI- ひまわり8号雲マスク
Yamamoto et al. (2018)を基に構築 (空間解像度0.01 ° ).
⁃ MODIS (Terra/Aqua) 雲マスク
MOD/MYD35 (空間解像度0.01°に再投影).
“Confident clear”, “Probably clear”➔“Clear”“Cloudy”, “Probably cloudy”➔“Cloudy”⁃ 比較条件︓以下を満たすピクセルのみ使用.
対象地域内で植生被覆 & AHIとMODISの観測時刻の差が5分以内 & 観測角の差が|⊿𝑉𝐴𝐴| <= 10°かつ|⊿𝑉𝑍𝐴| <= 5°- ひまわり8号とMODISの雲検出精度に大きな差がないことを確認した．

⁃ ひまわり8号地表面反射率データ
精密幾何補正済み大気上端反射率データ(千葉大CEReS提供データ)を利用.
放射伝達コード6SVを用いてLook Up Tableを作成し，赤・近赤外の地表面反射率を推定 (空間解像度0.01°; Table 2).
⁃ MODIS (Terra/Aqua) 地表面反射率データ
MOD/MYD09GA (v6) (空間解像度0.01°に再投影) を使用した．なお，雲除去には states_1km (derived from
MOD/MYD35) の雲マスクを用いた．
⁃ 常緑広葉樹林のピクセルのみを使用し，対象エリアと対象サイト(0.03×0.03°) でNDVI，EVI2の16日平均値を算出した．
⁃ 日射量 (SRAD) データはJAXA/NASA作成・提供の短波放射プロダクト（daily）を用いた．

Analysis of Cloud removal efficiency

Fig. 1. Target region, sub-regions, and site. The left is GLCNMO2013 (land cover). The rightis the length of the dry season (months). The dry season is defined as the month with ≤ 100
mm/month precipitation. GSMaP Gauge v7 (daily) is used as precipitation.

- ひまわり8号雲マスクは現地時間で９:00~15:00の全データ⁃ 降水量データはJAXA/EORC作成・提供のGSMaP_Gauge_v7 (daily) (Ushio et al., 2013)⁃ 乾燥月（dry month）は月積算降雨量で100mm以下と定義した(Fig. 1 (right))．
⁃ 従来のTerra/Aqua (MODIS) データを用いた場合と比較して，一か月間の陸域観測割合がどれだけ増加するのかを時空間的
に調べた．

Min

Max

Interval

Solar zenith angle (deg)Parameter

0

80

5

View zenith angle (deg)

0

80

5

Relative azimuth angle (deg)

0

180

10

Altitude (km)

0

4

1

2

Water vaper (g/cm )

0

5

1

Ozone (cm-atm)

0.2

0.4

0.05

AOD 550μm

0

0.8

0.1

Results and Discussion Cloud removal efficiency⁃ 雲なしデータがすべての月で得られたピクセルの割合は，TerraとAquaを合わせた場合⁃ 一年間通して高い一致率(年間で86.1%) (Fig. 3)．
よりも，ひまわり8号は⁃ 雲検出強度はすべての月で AHI>MODIS の関係となっている．
10%以上も増加した⁃ AHIとMODISどちらにも雲と判別されたピクセル数の月変化は，(Fig. 4)．
月積算降水量の変化パターンとよく一致 (Fig. 2)．
⁃ その増加は特に湿潤な地域ほど顕著であった⇨ 雲除去効率の解析時において，ひまわり8号データの結果が過(Fig. 5)．
大評価されにくいことが確認された．
⁃ 各月で見ると，降水量
Fig. 2.
が特に多い10~12月
MonthlyFig. 4. Spatial distributions of number of months with
precipitation
でひまわり8号による陸 no clear data, in the case of using (a) Terra, (b) Aqua,
calculated from(c) Terra and Aqua, and (d) Himawari-8 data.
域観測割合の増加が
gsmap_MVK_Ga
Percentages show the percentage of pixels with clear
顕著であった (Fig. 6)．data for all months.
uge (v7) daily

data

-

GTOPO30

Table 2.
Lookup Table for
the Himawari-8
Ground Surface
ReflectanceCalculation.

MOD08_D3

Seasonal change in VI

Inter-Comparison of Cloud mask

data in 2016, inthe target area.

⇨ ひまわり８号による雲なしデータ量の増加は，湿潤な地域かつ降水量が多い時期ほど顕著となることが示された．

Fig. 3.
Monthly match
rates of AHI and
MODIS (bothTerra and Aqua)
cloud masks at thetarget land covers,in the target
region.

Vegetation Environmental
Index
Factor

NDVI

EVI2

AREA02

AREA03*-0.513-0.235*-0.643-0.276*-0.745SRAD (W/m2)

0.187

0.176

0.333

*0.533*0.7230.260

Precipitation(mm)-0.048-0.138-0.328-0.116*-0.737-0.055SRAD (W/m2)*0.747*0.551*0.687*0.665*0.8280.240⁃ 全エリアで植生指数と降水量/日射量の関係はそれぞれ負/正の相関をとった (Fig. ７,Table 3)．その中で，ひまわり８号のEVI2と日射量の関係が最も高くなった．
⁃ サイト単位での解析では，全サイトでデータの“抜け”はひまわり８号の方が少なかったが，1年間のデータだけでは環境要因との有意な相関は得られなかった(Fig. 8)．
⇨ 対象期間を拡張し，GPP
やLAIおよびSIFなどのより直接的な植生データとの関係を解析する．

 本研究の目的は，ひまわり８号の高観測頻度特性を活かして，年間を通して降水量が多く湿潤な東南アジアにおいて，どの程度熱帯雨林のフェノロ
ジーが見えるかを明確化することである．そのために，雲マスクの作成と検証，雲除去効率の解析，最後に植生指数の季節変化の解析を行った．
 ひまわり8号雲マスクデータとMODIS雲マスクデータは一年間を通して高い一致率であった．
 ひまわり８号による雲なしデータ量の増加（雲除去効率の向上）は，湿潤な地域かつ降水量が多い時期ほど顕著となることが分かった．
 植生指数の季節変化の解析においては，ひまわり８号データと環境変数（日射量，降水量）との間に強い相関があることが分かった．

Fig. 8. Time series of 16 days mean
NDVI and EVI2 in the LHP site
(0.03×0.03°). Error bar is standard error.
Bar plot is the number of clear data has
used for a composite.

Acknowledgements
本発表にて使用したひまわり８号精密幾何補正済み大気上端反射率データとMODIS短波
放射量データ，GSMaP標準版降水量データは，それぞれ千葉大学環境リモートセンシングセン
ター，JAXA/NASA，JAXA/EORCより提供を受けました.

➡今後はこれら植生指数がGPPやLAIおよびSIFなどより直接的な植生データとの間でどのような関係が成り立つのかを解明する．

所在地 〒263-8522 千葉県 千葉市稲毛区弥生町 1-33 (連絡先 Tel;043-290-3855, E-mail; kodai9118@gmail.com)

107-0.086

Fig. 7. Seasonal changes in NDVI, EVI2, precipitation, solar radiation averaged over 16days, in (a) AREA01, (b) AREA02 and (c) AREA03. Error bar is standard error.
Table 3. Correlation between the vegetation index of Himawari-8 (AHI) or Terra/Aqua(MODIS) on a 16-day average, and the environmental factors (daily precipitation and solar
radiation), in each sub-region. * are defined as P-value < 0.05 (null hypothesis; R = 0).

Fig. 5. Number of the dry season months (x-axis) and percentage of data with no monthly
missing data (y-axis) for the target region.
Fig. 6. Percentage of the pixel with no clear data in each month over the target land covers(vegetations) in the target region.

Conclusion and Future prospects

AREA01

Himawari-8 Terra&Aqua Himawari-8 Terra&Aqua Himawari-8 Terra&Aqua

Precipitation
(mm)

108

109

110

Vegetation growth monitoring by drone remote sensing
In precision agriculture

Tokyo University of Information Sciences Jonggeol Park

Introduction

Vegetation Index for Drone

Grasping the height and color of crops such as rice and wheat is an importantmeans for determining whether crops have been growing steadily sinceancient times. However, it takes time and effort to look around a wide field
and measure the plant height and color. The average cultivated area per
farmhouse in Japan (Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries 2014) is
as small as 23.35 hectares in Hokkaido, 2.26 hectares in the Tohoku region,and 1.39 hectares in other prefectures, and there is also a large difference incultivation conditions between fields. More than 70% of family-run
agriculture in the world is less than 1 hectare.
Proximity remote sensing using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as a flat
form is expected to become increasingly important as on-demand remotesensing that can be adapted to the region. As a result, UAV has been used inmany proximity remote sensing fields. As a previous study using UAV in the
agricultural field, Tsuji et al. (2014) showed the effectiveness of paddy field
monitoring using a radio-controlled electric multicopper and Tanaka et al.
Using a small UAV. Mukaiyama et al. used SPAD values for estimation ofbrown rice protein content in an industrial unmanned helicopter using a
hyperspectral image sensor. In the research example using a multicopter, 3D
models (CSMs: Crop Surface Models) are created by using SfM-MVS(Structure from Motion and Multi-View Stereo) technology using multiple
photos from a small camera, and biomass from the community height wasmeasured (Bendia et al., 2014). Uto et al. conducted paddy rice monitoringwith a small hyperspectral sensor for UAV. Tsuji et al. (2016) performed timeseries growth monitoring of rice using SfM-MVS using multi-period UAV
data. In this study, we investigate the time-series phenology change of riceusing RGB image of UAV.

The RGBVI was introduced by Bendig et al. (2015) as the normalised
difference of the squared green reflectance and the product of blueʹredreflectance with the function of capturing reflectance differences between
chlorophyll a-absorption and chlorophyll b-absorption. The visible
atmospherically resistant index (VARI) was proposed by Gitelson etal.(2002).It is an improvement of GRVI (Rouse et al) that reduces
atmospheric effects. Although this is not an expected severe effort in low
flying UAV platforms, it might locally be so. At Mediterranean sites withlarge amounts of bare soil. In addition, it has been reported to correlatebetter than GRVI with vegetation fraction.
ேூோ ିோேூோ ା ோNDVI =ீ మ ି ሺ ோ‫כ‬஻ሻீ ାሺ ோ‫כ‬஻ሻ

RGBVI = మResultGRVI =

ீ ିோ
ீାோ

ீ ିோ
ீାோ ି஻

VARI =

Study Area
Inba Marsh is located in the northern part of Chiba Prefecture, about 40-50 km
from Tokyo. The area around Inba Marsh is one of the leading rice districts inthe prefecture with 7,000 ha of vast rice fields. Agricultural water isdistributed from the Inba marsh to every corner of the vast paddy field
through pumping stations and irrigation channels. And the Inba Marsh Land
Improvement District maintains these agricultural and irrigation facilities sothat the effects of irrigation can be fully demonstrated.

Fig. 2 Otrhomosic image on June 9th
RGB

GRVI

RGBVI

VARI

May

Landsat Image

June
IbarakiPrefecture

Tokyo

Inba Marsh

June

Chiba
Prefecture

Fig. 1 Test site location
Figure 2 shows the result of orthomosaic image using 800 images observed
by Metashape software on June 9th. The pixel resolution is 1.2cm.

July

Fig. 3. RGB Vegetation Index comparison

We performed phenological changes of vegetation using time series VARI images (Fig. 3). VARI values tended to increase from the rice planting time tobefore heading and decreased after the heading time. As can be seen from the RGB image, a lot of green is seen by stems and leaves before heading, but
it appears yellow after the heading due to the addition of rice. The same trend was observed for NDVI values.
In this study, it was found that rice growth could be estimated using time-series RGB data. It was found that the growth of rice in the field can be
estimated without an expensive near-infrared camera.

111

一般研究

113

研究会

2019 IEEE Geoscience and Remote Sensing Society
Summer School (GR4S2019) の報告
宇都有昭1, 横矢直人2, 久世宏明3, 松岡昌志1, 山口雅浩1, 熊澤逸夫1, 原田隆1, 安田翔也1
東工大， ²理研 AIP， ³千葉大 CEReS

1

参加者

概要

Registrants (tatal: 53)
2019年7月23−26日の4日間に渡りIEEE GRSS
Summer School (GR4S)を実施した．GR4Sは例年
IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS)に先駆けて学生，若い研究者を対象として開催され，通常本会の前週に開催される．2019
年のIGARSSは2019年7月28日-8月2日の期間パシフィコ横浜で開催された．IGARSS2019のテーマである「Disasters and Environment」
を考慮し，2019年のGR4Sは災害画像に重点をおいた講義と実習を構成した．本GR4Sの４日間のうち，３日間は講義
GR4S2019の様子と実習，１日はテクニカルツアーを実施した．
Philippines
22%

South Africa
Brazil China
2%
Russia4%2%2% Germany
Thailand5%
4%
Australia
2%

France4%South Korea
4%

Ghana
4%
Indonesia 2%
India
4%

Japan (Japanese)
11%

Japan (non Japanese)
28%

Australia

BrazilChina

Germany

FranceGhana

Indonesia

India

Japan (Japanese)

Japan (non Japanese)

South Korea

Philippines

RussiaThailandSouth Africa

活動の履歴
2月
3月
3月
4月
4月
4月
5月
5月
6月
6月

第１回GR4S2019実行委員会
GRSS: 50%-Rule Projectへの申請
Webページ開設 (https://gr4s2019.org)
GRSS: 50%-Rule Project採択（11,000 USD）
CEReS共同研究申請
CEReS共同研究採択（講師の旅費）プログラム決定，
フライヤー完成
銀行口座開設GRSS: 50%-Rule Project Proposals入金
第２回GR4S2019実行委員会

19日
6日
15日
8日
10日
11日
8日
14日
5日
14日

6月
24日
7月 23-26日

レジストレーション締め切り
GR4S開催プログラム

まとめ$'##"$(#'#$(,
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'"#  "(" !&・当初は日本国外からの参加者が少ないことが予想されたが，

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予想に反して海外から多くの参加があった．

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者も多かった．

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・50人がギリギリ収容可能な会場であったが，参加者間の距離

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&1&)#$&#$ が近くなることで連帯感が高まったように感じた．

・２日目に実施されたつくばツアーも好評であった．

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・講師の先生方からも良い評価をいただけた．
・本会の実施により，国際サマースクール実施のノウハウが得られたので，次回開催の機会があれば検討したい．

114

2020/02/17 (Final Version)
第 22 回 環境リモートセンシングシンポジウム
場所 千葉大学けやき会館 ３階 レセプションホール・会議室 4
日時 2020 年 2 月 20 日（木）9：10～16：25【口頭発表】: 9:10-11:45, 14:00-16:15（発表: 10 分、質疑: 5 分）（３階レセプションホール）【ポスター発表】: 12:45-13:45（３階 会議室 4 など）
9:10-9:15 開会の挨拶 久世宏明 (千葉大学 CEReS センター長)セッション 1: 「防災」 (座長: 梶原康司)(1) 9:15-9:30 金子大二郎 ((株) 遥感環境モニター)
スーパー台風と最大規模地震に対する河川氾濫・高潮・津波を想定した函体内蔵型多目的堤防の構造要件と適用計画 －首都圏の防災整備計画への応用－(2) 9:30-9:45 劉ウェン(千葉大学), 藤井希帆, 丸山喜久, 山崎文雄
衛星 SAR 画像を用いた 2019 年台風 19 号による河川氾濫範囲の把握(3) 9:45-10:00 Luis Moya (Tohoku Univ.), W. Liu, F. Yamazaki, S. Koshimura, E. Mas
Automatic Landslide Mapping Using Peak Ground Velocity and Sentinel-1 Imagery: The case of the 2018 Hokkaido Eastern Iburi Earthquake(4) 10:00-10:15 服部克巳（千葉大学）, 宋鋭, 張学民, 劉正彦
中国地震電磁気衛星で観測された地震に関連する電離圏電子数異常
休憩 10:15-10:30
セッション 2: 「観測技術・システム・新規利用」 (座長: 齋藤尚子)(5) 10:30-10:45 増田健二 (静岡大学), 眞子直弘, 久世宏明
リモートセンシングによる広域の植物蛍光強度分布画像取得の提案(6) 10:45-11:00 Yumi Takizawa（the Institute of Statistical Mathematics）, A. Fukasawa,
C.E. Santosa, J.T.S. Sumantyo
Circular Polarization Plane Antenna with Elliptic Resonators using High Dielectric
Constant Substrates(7) 11:00-11:15 野口克行 (奈良女子大学), 入江仁士
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～火星大気ダスト・雲と熱構造の関係(8) 11:15-11:30 Prakhar Misra (Univ. Tokyo), Wataru Takeuchi
Public interest in air quality and its impacts vary with baseline exposure:115

analysis using Google Trends and remote sensing datasets(9) 11:30-11:45 李 想(千葉大学), 鈴木宣弘, 市井和仁
補助金が農家の行動心理に与える影響の分析
休憩(昼食) 11:45-12:45
ポスターセッション： 12:45-13:45（3F 会議室 4 など）ポスターサイズ：最大 A0 版
セッション 3: 「ひまわり 8 号の応用」 (座長: 楊 偉)(10) 14:00-14:15 樋口篤志 (千葉大学)
千葉大学 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(11) 14:15-14:30 濱田 篤 (富山大学), 内木詩歩, 安永数明
ひまわり 8 号高頻度観測から同定した熱帯海上の雲システムの日周期(12) 14:30-14:45 筆保弘徳（横浜国立大学）, 権田紗希, 樋口篤志
ひまわり 8 号と機械学習を用いた台風識別手法の開発(13) 14:45-15:00 Haemi Park (Univ. of Tokyo), Wataru Takeuchi
Relationship between surface dry conditions, snow cover, and carbon dioxide emission
from forest fire in Far East Russia
休憩 15:00-15:15
セッション 4: 「地球環境モニタリング・モデリング」 (座長: 市井和仁)(14) 15:15-15:30 加藤 顕(千葉大学),渡辺学, 若林裕之, 早川裕弌, 堀田紀文, J.T.S. Sumantyo
多時期衛星画像を用いた森林火災傾向分析(15) 15:30-15:45 馬淵和雄, 本多嘉明, 梶原康司
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－(16) 15:45-16:00 楊 偉 (千葉大学)
衛星リモートセンシングによる植物フェノロジーのモニタリング(17) 16:00-16:15 小槻峻司 (千葉大学)
全球衛星観測降水データを用いた天気予報システムの高度化
16:15-16:25 閉会の挨拶(含; 次年度公募について) 市井和仁 (CEReS 共同利用研究推進委員長)【意見交換会】
17:00-18:30（けやき会館 1F コルザ）（参加費 3000 円）⇒ 個別打合せ (けやき会館 3F 18:00 まで、以降 CEReS 会議室もしくは 102 室)

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ポスターセッション プログラム（都合により番号が変更しております。ポスターボードをご確認下さい）
コアタイム 12:45-13:45 掲示時間 9:00-14:00
P01: 室賀元晴（千葉大学）, 浜口暢, 難波一輝, Josaphat Tetuko Sri Sumantyo
UAV 搭載 CP-SAR 画像処理システム用の FPGA 基板設計
P02: 千秋博紀（千葉工業大学）, 椎名達雄, 乙部直人, はしもとじょーじ, 久世宏明, 眞子直弘, 梅谷和弘
火星着陸探査 LIDAR の屋外性能試験
P03: 香川直己（福山大学）, 新木智博, 椎名達雄
レーザを用いたセンサーネットワークのための光軸追尾システムの開発
P04: 齋藤保典（信州大学）, 椎名達雄
航空機蛍光ライダーによる植生調査の可能性
P05: 小室信喜（千葉大学）, 山岡卓矢
無線センサネットワークを用いた環境情報収集システムの開発
P06: 椎名達雄（千葉大学）
LED ミニライダーによる狭隅角波浪観測
P07: 横堀 潤（(株)スゴージャ）、丹羽勝久、本郷千春
低コストドローンによる浅礫層分布の推定
P08: 大前宏和（(株)センテンシア）,三宅俊子, ヨサファット テトォコ スリ スマンティヨ
ハイパー分光センサと小型分光器の比較計測
P09: 染川智弘（公益財団法人レーザー技術総合研究所）
レーザー誘起ブレークダウン分光法を用いた大気中エアロゾルのリモート成分分析手法の開発
P10: Dimitar Ouzounov (Chapman Univ)
Multi-sensor Web for earthquake early detection. Experimental results for the mostrecent major events
P11: Liu Jann-Yenq (National Central Univ.)
Ionospheric tsunami early warning system
P12: Nicola Genzano (Univ. of Basilicata)
Monitoring earthquake and volcano phenomena through HIMAWARI-8/AHI observations
P13: 青木俊輔（京都大学）, 重 尚一
衛星搭載レーダでとらえたアラスカ湾岸での降水勾配と地形効果の寄与
P14: 朝隈康司（東京農業大学）
ドローンを用いたオホーツク海沿岸の濁度、クロロフィル a 濃度の推定
P15: 朴 鍾杰（東京情報大学）
ドローンによる水田モニタリングの可能性に関して
P16: 中園悦子（東京大学）, 竹内渉
Sentinel1 の時系列データを用いた水田面積の推定
P17: 若林裕之（日本大学）, 北神貴久, 本郷千春
Sentinel-1 SAR データを用いたインドネシア稲作地の洪水領域検出117

P18: Nuntikorn Kitratporn（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Land Cover Dynamics of Forest-Agriculture Mosaics and Human-Elephant Conflict
Hotspots in Eastern Thailand
P19: Md Rahedul Islam（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Remote Sensing and Model-Based Methane Emission Estimation from Paddy Rice Field
over Bangladesh
P20: 田中 圭（日本地図センター）、濱 侃、近藤昭彦
地上センサおよび UAV を用いた NDVI 同時観測の比較分析
P21: 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 3 報 仙台市沿岸部農家圃場におけるダイズ生産量の圃場内変動評価
P22: 濱 侃（横浜国立大学）, 田中圭, 望月篤, 鶴岡康夫, 近藤昭彦
UAV リモートセンシングおよび気象観測を用いた玄米のタンパク含有率に対する温暖化の影響評価
P23: 堤田成政（京都大学）
土地被覆比率分類データにおける空間誤差評価
P24: Zheng Yuhan（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Mangrove forests changes detection and biocapacity estimation in China
P25: Lilangi Varunika Wijesinghe（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Analysis of Aerosol Optical Depth Variations in Colombo, Sri Lanka Using
MODIS Datasets
P26: 久慈 誠（奈良女子大学）, 神谷美里, 中辻菜穂, 廣瀬沙羅, 高橋悠実
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
P27: 丹羽洋介（国立環境研究所）
大気輸送モデル NICAM-TM による一酸化炭素シミュレーション
P28: 小林喬郎（福井大学）, 椎名達雄, 久世宏明, 矢吹正教, 三浦和彦
極域・温室効果分子濃度の長光路吸収センサーの開発と観測
P29: 植木洸亘、高島久洋、 Martina M. Friedrich、 入江仁士
福岡都市圏における二酸化窒素 (NO2) の時空間変動～多地点 MAX-DOAS とドップラーライダーの複合的解析～
P30: 江口菜穂（九州大学）, 齋藤尚子, 丹羽洋介
上部対流圏のメタン変動について
P31: Nguyen Thi Quynh Trang（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Emission inventories for key sectors in Ho Chi Minh city, Vietnam
P32: Evizal Abdul Kadir (Islamic University of Riau)
Remote Monitoring System for River Water Pollution Using Multi-Sensor
P33: Xuan Truong Trinh（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
30 Years National Scale Seagrass Mapping in Vietnam with Landsat and Sentinel
Imagery on Google Earth Engine

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P34: Yaru（Univ. of Tokyo）, Wataru Takeuchi
Analysis of Water Storage Changes in Xilingol, China Using GRACE Observations
P35: 山本奈央（奈良女子大学）, 村松加奈子, 増田健二
地上での太陽励起によるクロロフィル蛍光の日中変化の観測
P36: 孫 仲益（北海道大学）
マルチデータ解析による陸域生態系炭素循環の解明
P37: Takahiro Osawa（ウダヤナ大学）, Abd. Rahman As-syakur
高分解能データを使用したインドネシアバリ島の観光都市エリアにおける植物基礎生産量と土地利用の経年変化の研究
P38: 三好周斗（首都大学東京）、齋藤有希、松山 洋
複数の手法によるスギの葉面積指数の推定－阿蘇のスギ林はその後成長しているのか？－P39: 藤原匠（東京大学）, 竹内渉
ボクセルモデルを用いた BRDF シミュレーションに必要な空間分解能についての検討
P40: 宇都有昭, 横矢直人, 久世宏明, 松岡昌志, 山口雅浩, 熊澤逸夫, 原田隆, 安田翔也
2019 IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Summer School の報告
P41: 松岡真如（高知大学）, 市井和仁
研究会報告：ひまわり 8/9 号の陸域利用に関する研究会
P42: 森山雅雄（長崎大学)
次世代気象衛星からの地表面温度推定アルゴリズム開発（その 2）
P43: 飯倉善和（弘前大学）, 久世宏明, 市井和仁, 眞子直弘, 関口美保
光学的厚さと地表面反射率の同時推定法とその課題
P44: 山本雄平（千葉大学）, 市井和仁
High frequency estimation of the land surface temperature using next-generation
geostarionary satellite data
P45: 林 航大（千葉大学），市井和仁, 山本雄平
ひまわり８号を用いた東南アジアの植生季節変動モニタリング

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第 22 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 http://www.cr.chiba-u.jp/
印刷(株)ハシダテ