沿岸情報マッピング技術の利用成果と今後
一般財団法人リモート・センシング技術センター
研究開発部 利用技術グループ
佐川 龍之

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ 2018

目次
■ 沿岸情報マッピングサービスについて■ 藻場分布解析サービス■ 衛星画像推定水深（SDB）解析サービス■ サービス向上にむけての取り組み

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８2

沿岸情報マッピングサービスの概要■ サービス名：沿岸情報マッピングサービス

衛星画像から沿岸域の各種解析を行い、その解析結果を提供するサービス
ご要望内容に応じて、最適な衛星画像を選定し、解析結果を提供■ 特徴

・人工衛星が観測した画像を使用するため、航空機やドローンが飛ばせない場所の解析が可能
・同一手法による広域の解析が可能
・他の観測手段に比べて安価■ コンテンツ・藻場分布解析サービス
・干潟分布解析サービス
・サンゴ礁分布解析サービス
・SDB（衛星画像推定水深）解析サービス
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８3

サービスコンテンツ例■ 藻場分布解析サービス

・衛星画像から藻場の分布を解析し、藻場分布図を提供
・環境保全のためのモニタリングの取り組みが世界的に行われており、広範囲の利用が期待■ SDB（衛星画像推定水深）解析サービス

・衛星画像から推定した水深情報
・船による調査が困難な浅海域での利用が期待

藻場分布図
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

水深情報
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藻場・干潟・サンゴ礁分布解析サービスの背景■ 藻場、干潟、サンゴ礁、マングローブ、などの沿岸環境は海洋生物の生息場（ハビタット）として重要。 しかしながら、これらのハビタットは人間活動の影響を受けやすく、世界的に衰退していることが報告されている。
■ 沿岸ハビタットの保全は、海洋生態系の保全および人間社会の持続的な発展に不可欠であり、そのためにはモニタリングにより、現状を把握することが必要。
■ リモートセンシングは沿岸ハビタットのモニタリングに有効な方法のひとつである。RESTECではこれまで、リモートセンシングにより藻場、干潟のマッピングを実施。

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８5

藻場解析技術の概要■ 藻場の抽出では、光学センサのデータを用いて海底を分類。
■ 大気や水中における光の散乱、吸収の影響を除去する大気補正・水柱補正がコア技術。

衛星画像

幾何補正

大気補正

衛星画像

現地調査
海底地形データ

水柱補正

教師データ

画像分類

藻場

藻場分布図
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

RESTECでは画像解析プログラムを独自に開発
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藻場・干潟分布解析サービス■ 「沿岸域生態系保全のための広域な藻場・干潟分布状況の把握」の事例で第３回宇宙開発利用大賞環境大臣賞を三洋テクノマリン北野様と共同受賞(平成30年3月20日)「宇宙開発利用大賞」
宇宙開発利用の推進において大きな成果を収め、先導的な取組を行うなど、宇宙開発利用の推進に多大な貢献をした事例に対し、その功績をたたえることにより、我が国の宇宙開発利用のさらなる進展や宇宙開発利用に対する国民の認識と理解の醸成に寄与することを目的としています。

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８7

サンゴ礁分布解析サービス
サンゴ礁現況把握調査■ 環境省業務におけるサンゴ礁マッピングへの貢献

いであ（株）が受注し、RESTECがリモートセンシングを担当サンゴ礁分布図

サンゴ礁の様子

平成29年度気候変動適応計画推進のため浅海域生態系現況把握調査業務報告書より抜粋。

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８8

国際協力 UNESCO-IOC/WESTPAC UNEP/NOWPAP■ IOC(政府間海洋学委員会)/WESTPAC（西部太平洋地域委員会）

1960年に発足した海洋科学を促進するための国際機関。2010年より、WESTPAC 域内において埋立てなどの開発の影響により面積の減少が危惧されている海草藻場のマッピングへの取り組みを開始。
■ UNEP (国際連合環境計画)/NOWPAP（北西太平洋地域海行動計画）

1994年9月に日本・韓国・中国及びロシアによって採択された北西太平洋地域の海洋・沿岸環境の管理と保全に合同で取り組むための政府間機構。海草藻場の現状と脅威を理解するためのプロジェクトを実施■ RESTECは、リモートセンシングによる解析手法の標準化、教育活動に貢献。

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８9

国際協力 ROPME-JICA■ ROPME(Regional Organization for the Protection of the Marine Environment)とはペルシャ/アラ

ビア湾岸海洋環境保護機構で、 8か国が加盟。（ﾊﾞｰﾚｰﾝ、ｲﾗﾝ、ｲﾗｸ、ｸｳｪｰﾄ、ｵﾏｰﾝ、ｶﾀｰﾙ、ｻｳｼﾞｱﾗﾋﾞｱ、ｱﾗﾌﾞ首長国連邦）■ JICAは中東諸国との連携強化及びペルシャ/アラビア湾（ROPME海域）の海洋環境保護を目的としてROPMEと連携。
■ RESTECは(株）Ides、いであ（株）と協力して、主にリモートセンシング技術の面から支援。

ROPME
海域

東京で開催されたROPME-JICAセミナー

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

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国際協力 JICA イラン沿岸域における環境保全■ イラン国南部沿岸域における環境保全・管理計画に資するためにハビタットマップの作成について支援

マングローブと干潟の例

ホルムズガーン州のハビタットマップ

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

サンゴ礁と藻場の例

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SDB（衛星画像推定水深）解析サービスの背景■ 近年衛星センサの性能向上に伴い各国水路機関がSDB（Satellite Derived Bathymetry）に注目している。
■ SDBは、水深20m未満程度の浅海域で、船による測量が困難なエリアの 水深把握に適している。また、SDBは大震災等の災害時の航路障害物調査や海図に準じた参考図、海図の無いエリアの等深線図の作成や津波シミュレーション等学術的な調査への利用が期待できる。
■ これまで、世界的にはフランス海軍水路部（SHOM）が、海外領土の島嶼部など透明度の高い海域でSDBの海図への活用を行ってきた。
■ 日本国内においては (一財）日本水路協会が、（公財）日本財団の助成を受けて2014年度より日本沿岸へのSDBの実用化に向けた本格的な取り組みを実施（RESTECが調査を受注し、海上保安庁とも共同研究）。

WorldView-2©DigitalGlobe, Inc.
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８12

SDB（衛星画像推定水深）技術の概要■ 光学センサは太陽光の地表からの反射光の強さ（放射輝度）を計測するが、光が水中で減衰するために水深により放射輝度の強さが異なることを利用して水深を推定する。

WorldView-2©DigitalGlobe, Inc.

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

Analyzed by ©RESTEC

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SDB と水路測量データ（Lidar）の比較
衛星画像(WorldView-2)

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水路測量データ（Lidar）

SDB

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SDB と水路測量データ（Lidar）の比較
衛星画像(WorldView-2)

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

SDB（緑）とLidar（青）の断面図

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SDB の精度と利点■ SDBの精度

・理想条件下での精度を下の表にまとめた。
・誤差 (RMSE: root mean square error)はレーザー測深結果を正解として算出。
・透明度が低いなどの条件が悪い場合には精度は低下し、解析できない場合もある。
方法

精度

経験的モデル

RMSE: 約 1 m

機械学習

RMSE: 約 1 m

一般化経験的モデル

学習データあり: RMSE: 約 1.5 m
学習データ無し: RMSE: 約 2.0 m■ SDBの利点

方法

コスト・空間的に連続的なデータが得られる。

SDB€25-45/km2・コストが低い。

Lidar€1,500-2,000/km2

・データ作成時間が短い。

Multi-beam€1,000-2,400/km2

SHOM (2012)
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８16

ハザードマップ作成の基礎データにおけるSDBの活用■ 太平洋地域における気候変動影響評価等支援業務

衛星画像

AW3D(標高モデル)

SDB

地形モデル

高潮・高波シミュレーション
浸水域の予測Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８17

AW3Dとの連携■ プロジェクションマッピング（P+MM）による表示

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８18

サービス向上にむけての取り組み■ 藻場・サンゴ礁分布解析サービス

・種類の分類、被度の分類・分類精度の向上■SDB解析サービス
・ Landsatによる全球版の作成
・ WorldView等による高精度解析の随時対応
・水深推定精度の向上

サンゴ礁域の分類図*
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８

藻場の被度の推定値**平成29年度JAXA業務による

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www.facebook.com/RESTEC/

平成30年技術成果報告会ＲＥＳＴＥＣ

沿岸域生態系保全のための広域な藻場・干潟分布状況の把握~瀬戸内海における藻場・干潟分布域の把握事例~

三洋テクノマリン株式会社 東北支社 技術部 北野慎容
kitano@stm.co.jp

はじめに• 瀬戸内海の環境保全については、瀬戸内海環境保全特別措置法等に基づく取組の結果、その水質は全体として改善傾向にある。一方で、「豊かな海」の観点から、生物多様性・生物生産性の確保等の重要性が指摘されている。
• そのため、瀬戸内海環境保全基本計画の変更（平成27年2月）、瀬戸内海環境保全特別措置法の改正（平成27年10月）において、藻場、干潟その他の沿岸域の良好な環境の保全、再生及び創出等の取組の推進が盛り込まれた。
• 藻場、干潟の現在の分布域は不明。そのため、近年、技術向上が進んでいる衛星画像の解析手法を用いて、瀬戸内海全域における藻場・干潟分布域を客観的に把握する調査が平成27年度より開始された。

アマモ（藻場）

瀬戸内海環境保全特別措置法及び同法施行令で定める瀬戸内海の範囲

干潟

2

方法
調査海域 ： 瀬戸内海全域（瀬戸内海環境保全特別措置法及び同法施行令で定める海域）
調査期間 ： 平成27～29年度（３年間）

調査内容 ： 藻場・干潟分布域及び面積＜調査計画＞
H29調査エリア（瀬戸内海西部）

H28調査エリア（瀬戸内海中部）

H27調査エリア（瀬戸内海東部）

平成27年度

瀬戸内海東部

紀伊水道、大阪湾、播磨灘、備讃瀬戸（一部除く）

平成28年度

瀬戸内海中部

備讃瀬戸（一部）、備後灘、燧灘、安芸灘、広島湾、伊予灘

平成29年度

瀬戸内海西部

周防灘、豊後水道、響灘

3方法 （全体フロー）①衛星画像取得

藻場の繁茂期（春季）に撮影された衛星画像を取得②放射量補正大気中や水中での光の散乱、減衰等の影響を取り除き、解析に適した画像に補正

③現地調査

④画像解析

海藻草類の有無及び水深を確認

現地調査データと衛星画像情報を比較・確認し、藻場・干潟分布域を抽出

4

方法 ①衛星画像取得（東部海域）
取得衛星画像：RapidEye Earth Observation Constellation
分解能 6.5m（オルソ処理後のピクセルサイズ：5m）
撮影条件：雲量が少なく海水透明度の高い画像を選定
撮影時期：平成25年～平成27年（現地調査の直近3カ年のうち最新のもの）、4～5月（藻場繁茂期から選定）

画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
A01
平成25年5月14日
A08
平成25年5月14日
A15
平成26年4月23日
A22
平成26年4月23日
A29
平成26年4月25日
A02
平成25年5月14日
A09
平成26年4月23日
A16
平成26年4月23日
A23
平成26年4月23日
A30
平成26年4月25日
A03
平成25年5月14日
A10
平成27年4月18日
A17
平成27年4月18日
A24
平成26年4月23日
A31
平成27年4月17日
A04
平成25年5月14日A11
平成27年4月18日
A18
平成26年4月23日
A25
平成26年4月25日
A32
平成27年4月17日
A05
平成25年5月14日
A12
平成25年5月14日
A19
平成26年4月23日
A26
平成26年4月25日
A33
平成26年4月25日
A06
平成25年5月14日
A13
平成26年4月23日
A20
平成26年4月23日
A27
平成26年4月25日
A34
平成27年4月17日
A07
平成25年5月14日
A14
平成25年5月14日
A21
平成26年4月23日
A28
平成26年4月25日
A35
平成27年4月17日

5

方法 ①衛星画像取得（中部海域）
撮影時期

画像番号
B01
B02
B03
B04
B05
B06
B07

：平成26年～平成28年（現地調査の直近3カ年のうち最新のもの）、3～6月（藻場繁茂期から選定）

撮影日
画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
画像番号
撮影日
B08
B15B22B29
平成26年4月25日
平成27年4月17日
平成27年5月5日
平成28年3月20日
平成28年3月26日
B09
B16
B23B30平成28年3月15日
平成28年3月21日
平成28年3月20日
平成28年3月3日
平成28年3月26日
B10B17B24
B31
平成28年2月18日
平成27年5月5日
平成28年3月3日
平成28年3月26日
平成28年3月2日
B11B18
B25
B32
平成28年3月15日
平成28年3月20日
平成28年3月20日
平成28年3月26日
平成28年4月14日
B12B19
B26
B33
平成28年3月15日
平成28年3月3日
平成28年3月26日
平成28年3月26日
平成28年3月2日
B13B20
B27B34
平成28年3月21日
平成28年3月3日
平成28年3月26日
平成28年3月2日
平成28年3月2日
B14B21
B28B35平成28年3月21日
平成27年5月5日
平成27年5月5日
平成26年5月2日
平成28年3月2日

6

方法 ②放射量補正• 衛星画像には、解析に必要な情報（海底からの反射光）以外に、水や大気の影響が含まれているため、これらの影響を取り除く放射量補正を実施＜放射量補正のイメージ＞
補正前(Sagawa et al.,2010）
補正後
衛星画像（上空から）衛星画像（上空から）解析に必要な情報（海底からの反射光）以外の影響を受けるため、底質の違いが明瞭でなく、解析に適さない。

解析に必要な情報（海底からの反射光）のみを抽出し、増幅することで、底質の違いが明瞭になる。
増幅する

水中と大気中とからの光の情報

太陽光

衛星の方向

海面
海面下からの反射光

砂藻場

底質の状況

海底

水中における光のイメージ（補正前）

衛星で受け取る
光の情報

衛星で受け取る
光の情報取り除く※水中での光の散乱、減衰等の影響を除去

砂藻場

底質の状況

水中における光のイメージ（補正後）7

方法 ③現地調査（東部海域）• 現地調査は、平成27年度調査対象の紀伊水道、大阪湾、播磨灘及び備讃瀬戸のうち20エリア（下図点線枠内）において実施• 調査エリアの選定にあたっては、環境要因（波浪や光条件等）及び既往知見による藻場・干潟の有無を考慮＜H27現地調査エリア＞＜現地調査の実施エリア＞

8

方法 ③現地調査（中部海域）• 平成28年度の調査では、備後灘、燧灘、安芸灘、広島湾及び伊予灘のうち９エリア（下図点線枠内）において現地調査を実施＜H28現地調査エリア＞
尾道
三津湾
能美島

備後灘

周防大島

伊予灘
佐田岬

広島湾

松山

安芸灘

大三島・伯方島・大島

燧灘

上灘

守江湾

9

方法 ③現地調査（調査手法）••

画像解析に必要な基礎情報を得るため、海藻草類の有無及び水深を現地で確認（実施時期：平成27年12月～平成28年１月、平成28年5月～6月、平成29年5月）
地形や藻場の分布状況に応じて、ライン調査とスポット調査を併用＜ライン調査＞

GPSGNSS

低速で進みながらデータ取得

ＤＧＰＳ

ＤＧＰＳ

音響測深器

ケーブル水中ビデオカメラ

平成27年度：27測線（総延長24.74km）
平成28年度：168測線（総延長53.60km）

GPSGNSS＜スポット調査＞

ＤＧＰＳ

ＤＧＰＳ

停止した状態でデータ取得

平成27年度：1,703地点
平成28年度：190地点

ケーブル水中ビデオカメラ10

方法 ④画像解析（藻場）• 現地調査データと衛星画像情報の比較・確認により画像解析を行い、藻場に該当する輝度（光の明るさ）の画素を藻場として分類＜藻場に係る画像解析＞①現地調査において、藻場が確認された地点の画素を抽出＜水中ケーブルカメラで撮影した画像＞

小型海藻類については、被度（海底を覆う面積割合）が５％以上の地点を、大型海藻類、海草類については被度に関わらず確認できた地点を藻場とした。

藻場が確認された地点

大型海藻類(アカモク)

大型海藻類(カジメ)

海草類(アマモ)

小型海藻類(マクサ等)②藻場が確認された画素の輝度のヒストグラムを作成
衛星画像（Rapid Eye）で観測された３種類の波長帯について、それぞれヒストグラムを作成。

ゆうど藻場である確率が一定値以上の画素については、藻場と分類。

③輝度と尤度（藻場である確率）の関係を整理

73

78

73
83

iバンドの輝度値

jバンドの輝度値※右図はイメージのために、iバンドとjバンドの２種類の波長帯を変数としているが、実際には３種類の波長帯の輝度を変数としている。

尤度が一定値以上の輝度を藻場と分類

尤度

藻場に該当する輝度の範囲を抽出するため、それぞれの波長帯の輝度を変数とする、輝度と尤度の関係を整理。

画像解析により藻場と分類した地点

11

方法 ④画像解析（干潟）• 現地調査データと衛星画像情報を比較・確認して画像解析し、干潟に該当する輝度の画素を干潟として分類※干潟の抽出条件
高潮線（満潮時の海岸線）と低潮線（干潮時の海岸線）に囲まれた干出域が1ha以上で、移動しやすい底質（砂、礫、砂泥、泥）である地形。ただし、河口干潟については、河口から第１橋までを対象とした。

＜干潟に係る画像解析＞
高潮線は、近赤外バンド（水分の有無を判別できる）の衛星画像から分類
低潮線は、水深と輝度（光の明るさ）の関係から、低潮線の輝度を算定
高潮線と低潮線の間を干潟として分類

高潮線（満潮時の海岸線）

水深：浅輝度：大高潮線に対応する画素の分類（近赤外バンドにより分類）

水深：深輝度：小衛星画像データ

この間の輝度を持つ画素を干潟と分類

輝度

干潟

低潮線
（干潮時の海岸線）

手順2:低潮線に対する輝度を算定

手順1:現地水深データと輝度を関係付ける近似曲線を求める

低潮線
干潟
高潮線

高潮線

低潮線

水深12

方法 ⑤ヒアリング調査（東部海域）• 衛星画像解析手法の特徴を検討するため、一部海域においてヒアリングによる調査を実施し、藻場・干潟の分布域を把握した。
• ヒアリングは府県水産課及び水産研究・教育機構 瀬戸内海区水産研究所を訪問して実施した。

＜H27年ヒアリング実施エリア（点線6枠内）＞

三津湾

能美島

＜H28ヒアリング実施エリア（点線9枠内）＞

尾道
備後灘
広島湾

安芸灘

大三島・伯方島・ 燧灘
大島

周防大島

松山

伊予灘
佐田岬

上灘

守江湾

13

結果 ①面積• 画像解析による藻場面積は東部で3,965ha、中部で6,272ha、干潟面積は東部で1,023ha、中部で3,385haとなった。
海域

藻場面積 (ha)

干潟面積 (ha)紀伊水道800203

大阪湾

33547

播磨灘

1,395367

備讃瀬戸

1,435

406

3,965

1,023

備後灘

470338

燧灘

3,251

1,444

安芸灘

449176

広島湾

668

833

伊予灘

1,434594

6,272

3,385

瀬戸内海（東部）合計

瀬戸内海（中部）合計(http://www.env.go.jp/water/heisa/survey/result_setonaikai.html)※小数点以下を四捨五入しているため、合計値が合致しない場合がある

14

結果 ③現地調査結果との比較• 現地調査結果と画像解析結果は概ね一致する海域が多くみられた
藻場

尾道

大三島

大島(愛媛県）

佐田岬（愛媛県）（画像解析）（現地調査）

藻場

海草藻場

藻場以外

海藻藻場

干潟
尾道

三津口湾

観音寺

岩国
(画像解析)
干潟(現地調査:水深(C.D.L)m)
≧0m

～-3m

～-5m

15

結果 ③現地調査結果との比較• 現地調査結果と比較して、藻場分布域においては画像解析結果がやや過少な海域が一部にみられた（水深の深い海域(水深23mでクロメ場）や河川水影響による低透明度海域）• 現地調査結果と比較して、干潟分布域においては画像解析結果が不一致な海域が一部にみられた（河川水流入による低透明度海域）
藻場

干潟

中島(愛媛県）（画像解析）（現地調査）藻場

海草藻場

上灘（愛媛県）

守江湾(大分県)(画像解析)

海藻藻場

藻場以外

干潟

(現地調査:水深(C.D.L)m)≧0m～-3m～-5m

守江湾（大分県）16

結果 ②解析精度（東部海域）・藻場の解析精度は81.0％、干潟の解析精度は、85.3％ とおおむね良好であった。
・Tau係数も藻場で0.62、干潟で0.74と評価データ（評価対象とそれ以外）バランスにつても問題はなかった。
※精度 = (現地調査結果と衛星画像解析結果の一致地点数) / (全地点数) として算定(地点数)[藻場の解析精度]衛星画像解析結果
藻場
藻場以外
計
全体の精度
Tau係数

藻場
220
274494

現地調査結果
藻場以外
計
86306
1312
1586
1398
1892
81.0%
0.62

藻場の解析精度： ( 220 + 1312 ) / 1892 = 81.0%(地点数)[干潟の解析精度]衛星画像解析結果
干潟
干潟以外
計
全体の精度
Tau係数

干潟
9036126

現地調査結果干潟以外
計191125161
126
25285.3%
0.74

干潟の解析精度： ( 90 + 125 ) / 252 = 85.3%* 衛星リモートセンシング技術を用いて作成した沿岸域の生息分布図（藻場等を含む）について、合理的な精度は60～80％であるといわれている(Mumby et al.,1999)
Mumby, P. J., Green, E. P., Edwards, A. J. and Clark, C. D. 1999. The cost-effectiveness of remote sensing for tropical coastal
resources assessment and management. J. Environ. Management 55: 157–166.

17

結果 ②解析精度（東部海域）・藻場の解析精度は70.7％、干潟の解析精度は、90.3％ とおおむね良好であった。
・Tau係数も藻場で0.55、干潟で0.77と評価データ（評価対象とそれ以外）バランスにつても問題はなかった。
※精度 = (現地調査結果と衛星画像解析結果の一致地点数) / (全地点数) として算定(地点数)[藻場の解析精度]

現地調査結果
衛星画像解析結果

藻場

藻場以外

計

藻場
藻場以外
計
全体の精度
Tau係数

2693
1500
4193

1301237
1367
70.7%
0.55

2823
2737
5560

藻場の解析精度： ( 2693+ 1237 ) / 5560 = 70.7%(地点数)[干潟の解析精度]現地調査結果
衛星画像解析結果

干潟

干潟以外

計

干潟
干潟以外
計
全体の精度
Tau係数

3749
337
4086

179
1047
1226
90.3%
0.77

3928
1384
5312

干潟の解析精度： ( 3749+ 1047 ) / 5312 = 90.3%* 衛星リモートセンシング技術を用いて作成した沿岸域の生息分布図（藻場等を含む）について、合理的な精度は60～80％であるといわれている(Mumby et al.,1999)
Mumby, P. J., Green, E. P., Edwards, A. J. and Clark, C. D. 1999. The cost-effectiveness of remote sensing for tropical coastal
resources assessment and management. J. Environ. Management 55: 157–166.

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考察 ②衛星画像解析の特徴
・衛星画像解析とヒアリングでは海域特性や藻場特性等により分布範囲に差が生じるため、直接的な面積の比較は困難であると考えられた。
≪手法による差（衛星画像解析とヒアリング）≫
項目

地形

海域特性

藻場特性

・水産関係者の利用しない海面・港湾区域
特になし
・河口部

衛星画像解析
特になし＞ヒアリング
手法の比較

衛星画像解析 ・水深勾配が急峻（人工構造物を・透明度が著しく低い＜ヒアリング 含む）
広島県

愛媛県

その他
・年変動

・株密度の低い藻場・パッチの多い藻場
・年変動（大きく広がった時の・繁茂期が春とは異なる種が構 記憶の残存など）
成種
香川県

大分県

中島

因島

守江湾

5m5m

海域例
広島県

広島県

広島県

大黒神島

田島
広島県衛星画像解析(藻場)

ヒアリング

大芝島

因島
現地_砂泥性藻場

現地_岩礁性藻場

現地_藻場なし

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まとめ
・衛星画像を用いることによって、広範囲の海域を一律に解析でき、解析精度は藻場で70.7～81.0％、干潟で85.3～90.3％と良好であった。
・一部、深い海域や低透明度の海域では、海底から反射光が弱く、現地調査結果と一致しない場合があった。
・衛星画像解析では、ヒアリング手法と比較して、より詳細な藻場の分布域を把握できることが分かった。また、一定の基準で藻場を分類するため客観的なデータを所得できる。
・衛星画像解析とヒアリング手法とは藻場や地形特性によって大きく面積が異なるため、直接的な面積の比較は困難である。

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